| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外的研究概况 | 第11-16页 |
| ·地表水水质遥感监测国内外研究概况 | 第11-15页 |
| ·SVM算法的提出和研究概况 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 支持向量机和遗传算法理论 | 第19-27页 |
| ·遗传算法概述 | 第19-21页 |
| ·编码 | 第19-20页 |
| ·适应度函数设计 | 第20页 |
| ·遗传操作 | 第20-21页 |
| ·算法步骤 | 第21页 |
| ·基于 GA优选参数的支持向量分类机 | 第21-23页 |
| ·基于SVM的分类 | 第21-23页 |
| ·GA优选参数 | 第23页 |
| ·基于 GA优选参数的支持向量回归机 | 第23-26页 |
| ·基于SVM的回归 | 第23-25页 |
| ·GA优选参数 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 水质数据分析及基于传统统计方法的水质定量遥感 | 第27-43页 |
| ·渭河陕西段历史水质监测数据分析 | 第27-34页 |
| ·渭河概况 | 第27-28页 |
| ·数据概况 | 第28页 |
| ·水质数据的分析 | 第28-34页 |
| ·遥感数据预处理 | 第34-35页 |
| ·传感器定标 | 第34-35页 |
| ·几何精校正 | 第35页 |
| ·辐射校正 | 第35页 |
| ·单因子相关分析 | 第35-37页 |
| ·主成分分析 | 第37-38页 |
| ·基于传统统计方法的水质定量遥感反演模型 | 第38-41页 |
| ·水质参数反演一元回归模型 | 第38-39页 |
| ·综合水质等级预测一元回归模型 | 第39页 |
| ·水质参数反演多元回归模型 | 第39-40页 |
| ·综合水质等级预测多元回归模型 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 GA-SVM分类模型在渭河水质评价中的应用 | 第43-49页 |
| ·水质标准和评价指标的选取 | 第43页 |
| ·GA-SVM多类分类模型构建 | 第43-44页 |
| ·四种评价方法分类结果与分析 | 第44-46页 |
| ·单因子评价法 | 第44页 |
| ·BP人工神经网络评价法 | 第44页 |
| ·主成分分析评价法 | 第44-45页 |
| ·基于GA优选参数的SVM水质评价法 | 第45页 |
| ·评价结果及分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| 第5章 GA-SVR模型在渭河水质定量遥感中的应用 | 第49-55页 |
| ·GA-SVR模型构建 | 第49-50页 |
| ·几种反演方法实验结果与分析 | 第50-54页 |
| ·水质参数一元反演模型 | 第50-52页 |
| ·综合水质等级一元预测模型 | 第52页 |
| ·水质参数多元反演模型 | 第52-54页 |
| ·综合水质等级多元预测模型 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55-56页 |
| ·研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65页 |
