基于稀疏表达的遥感数据集相关性分析
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·课题意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·稀疏表达 | 第13-14页 |
| ·相关性分析 | 第14-15页 |
| ·论文的研究内容及组织框架 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 遥感数据小波域下的统计特性分析 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·小波变换 | 第17-19页 |
| ·小波域下遥感数据的统计特性分析 | 第19-23页 |
| ·不同波段 | 第19-21页 |
| ·不同纹理 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 动态超图稀疏编码 | 第24-44页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·超图稀疏编码 | 第24-26页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·算法流程 | 第25-26页 |
| ·增量学习 | 第26-28页 |
| ·动态超图稀疏编码D-HGSC | 第28-30页 |
| ·D-HGSC算法思想 | 第28-29页 |
| ·D-HGSC算法流程 | 第29-30页 |
| ·算法比较与实验分析 | 第30-42页 |
| ·实验数据选择 | 第30-32页 |
| ·参数选择 | 第32-33页 |
| ·PSNR值及压缩率与分块大小的关系 | 第33-35页 |
| ·与ODL及RLS-DLA算法对比 | 第35-40页 |
| ·ODL算法介绍 | 第36-37页 |
| ·RLS-DLA算法介绍 | 第37-38页 |
| ·字典对比 | 第38-39页 |
| ·PSNR值对比 | 第39页 |
| ·运行时间对比 | 第39-40页 |
| ·相关性信息保留情况 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 稀疏域下的相关性分析 | 第44-60页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·稀疏域下相关性分析 | 第44-47页 |
| ·算法思想 | 第44-45页 |
| ·算法流程 | 第45-47页 |
| ·稀疏域下分析人口与各因素的相关性 | 第47-52页 |
| ·人口与建设用地的相关性 | 第47-48页 |
| ·人口与耕地面积和年降水的相关性 | 第48-49页 |
| ·人口与草地面积和植被覆盖率的相关性 | 第49-52页 |
| ·稀疏域下分析GDP与各因素的相关性 | 第52-56页 |
| ·GDP与建设用地及人口的相关性 | 第52-54页 |
| ·GDP与耕地面积和草地面积的相关性 | 第54-55页 |
| ·GDP与林地面积的相关性 | 第55-56页 |
| ·各因素间的相关系数 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 总结 | 第60-61页 |
| 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
