基于投影寻踪的多(高)光谱影像分析方法研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 概述 | 第11-23页 |
·引言 | 第11-12页 |
·多(高)光谱影像概述 | 第12-17页 |
·遥感对地观测技术的发展趋势 | 第12-13页 |
·成像光谱仪 | 第13-15页 |
·多、高光谱影像 | 第15-17页 |
·国内外研究现状与动态 | 第17-20页 |
·多、高光谱影像的应用 | 第17页 |
·多、高光谱影像分析方法 | 第17-18页 |
·多、高光谱影像分析的研究现状与发展 | 第18-20页 |
·本文研究的主要内容及结构 | 第20-23页 |
·研究目的、内容和方法 | 第20-21页 |
·技术路线 | 第21-22页 |
·本文的内容与组织结构 | 第22-23页 |
第二章 投影寻踪 | 第23-48页 |
·投影寻踪 | 第23-33页 |
·投影寻踪的产生背景 | 第23-25页 |
·投影寻踪的国内外研究进展 | 第25-27页 |
·投影寻踪的原理 | 第27-32页 |
·投影寻踪的应用领域 | 第32-33页 |
·投影指标 | 第33-39页 |
·投影指标的概念 | 第33-35页 |
·投影指标的分类 | 第35-39页 |
·投影指标的设计与选择 | 第39页 |
·遗传算法 | 第39-45页 |
·遗传算法的概念 | 第39-41页 |
·遗传算法的原理与步骤 | 第41-43页 |
·遗传算法的特点 | 第43-45页 |
·基于遗传算法的投影寻踪 | 第45-47页 |
·最佳投影方向 | 第45页 |
·基于遗传算法的投影寻踪 | 第45-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第三章 多(高)光谱影像波段选择分析 | 第48-62页 |
·波段选择的必要性与可能性 | 第48-51页 |
·波段选择的必要性 | 第48-49页 |
·波段选择的可能性 | 第49-51页 |
·多(高)光谱影像波段选择方法 | 第51-58页 |
·基于信息量的波段选择方法 | 第51-53页 |
·基于类间可分性的波段选择方法 | 第53-54页 |
·基于综合选择指数的波段选择方法 | 第54-55页 |
·基于自适应子空间分解的高光谱影像波段选择方法 | 第55-57页 |
·基于相关性过滤的高光谱影像波段选择方法 | 第57-58页 |
·多(高)光谱影像波段选择试验分析 | 第58-61页 |
·试验数据与条件 | 第58页 |
·试验结果比较与分析 | 第58-61页 |
·试验结论 | 第61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第四章 基于投影寻踪的多光谱影像特征提取 | 第62-81页 |
·引言 | 第62-64页 |
·特征提取 | 第62-63页 |
·特征提取技术的研究现状与主要方法 | 第63-64页 |
·主成分分析方法 | 第64-68页 |
·主成分分析 | 第64-65页 |
·主成分分析的投影寻踪思想 | 第65-66页 |
·多、高光谱影像特征提取的主成分分析方法 | 第66-68页 |
·基于投影寻踪的多光谱影像特征提取方法 | 第68-75页 |
·投影寻踪特征提取方法 | 第68-69页 |
·信息散度投影指标 | 第69-70页 |
·动力演化算法 | 第70-75页 |
·试验与讨论 | 第75-80页 |
·对比试验 | 第75-77页 |
·模拟数据分析试验 | 第77-78页 |
·多光谱影像数据特征提取试验 | 第78-80页 |
·本章小结 | 第80-81页 |
第五章 基于独立分量分析的多光谱影像分类 | 第81-101页 |
·引言 | 第81-84页 |
·遥感影像的监督分类方法 | 第82页 |
·遥感影像的非监督分类方法 | 第82-84页 |
·混合像元的光谱分类技术 | 第84-87页 |
·光谱分类常用方法 | 第84-86页 |
·混合像元分类 | 第86页 |
·线性光谱混合模型 | 第86-87页 |
·基于独立分量分析的多光谱影像分类 | 第87-94页 |
·独立分量分析 | 第88-89页 |
·负熵指标判据 | 第89-90页 |
·基于独立分量分析的线性光谱随机混合分析 | 第90-91页 |
·快速独立分量分析算法 | 第91-94页 |
·试验与讨论 | 第94-100页 |
·模拟图像数据分离试验 | 第94-95页 |
·多光谱影像数据非监督分类试验 | 第95-100页 |
·本章小结 | 第100-101页 |
第六章 基于投影寻踪的高光谱影像目标检测 | 第101-118页 |
·引言 | 第101-103页 |
·基于投影寻踪的非监督高光谱影像目标检测 | 第103-110页 |
·投影寻踪目标检测 | 第103-105页 |
·数据初始化处理 | 第105页 |
·演化算法用于寻找最佳投影方向 | 第105-106页 |
·动力演化算法用于寻找最佳投影方向 | 第106-108页 |
·零点检测阈值化法提取异常目标 | 第108-110页 |
·试验与讨论 | 第110-117页 |
·本章小结 | 第117-118页 |
第七章 总结与展望 | 第118-120页 |
·研究总结 | 第118-119页 |
·研究展望 | 第119-120页 |
参考文献 | 第120-129页 |
附录 | 第129-130页 |
致谢 | 第130页 |