| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.4 全文框架 | 第14-16页 |
| 2 空间数据挖掘与高光谱图像分类 | 第16-27页 |
| 2.1 空间数据挖掘概述 | 第16-21页 |
| 2.2 高光谱遥感概述 | 第21页 |
| 2.3 高光谱遥感图像分类 | 第21-27页 |
| 2.3.1 高光谱遥感图像分类 | 第21-23页 |
| 2.3.2 高光谱遥感影像分类的问题与解决 | 第23-27页 |
| 3 分类算法 | 第27-38页 |
| 3.1 监督分类与无监督分类 | 第27-34页 |
| 3.1.1 监督分类（Supervised C lassification） | 第27-30页 |
| 3.1.2 无监督分类（Unsupervised C lassification） | 第30-34页 |
| 3.2 半监督分类 | 第34-38页 |
| 3.2.1 半监督支持向量机 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于K均值的半监督算法 | 第36-37页 |
| 3.2.3 基于核函数的半监督算法 | 第37-38页 |
| 4 半监督FCM算法及其改进 | 第38-47页 |
| 4.1 FCM算法 | 第38页 |
| 4.2 半监督FCM算法 | 第38-40页 |
| 4.3 改进的半监督FCM算法及其应用 | 第40-47页 |
| 4.3.1 改进的半监督FCM算法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 改进的半监督FCM算法的应用 | 第41-46页 |
| 4.3.3 结论 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-48页 |
| 5.1 全文总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |