高光谱影像的聚类分析及应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 高光谱影像及其应用概述 | 第10-15页 |
| 1.1.1 高光谱简介 | 第10-13页 |
| 1.1.2 高光谱技术应用概述 | 第13-15页 |
| 1.2 本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 2 相关工作综述 | 第17-34页 |
| 2.1 高光谱影像聚类算法 | 第17-24页 |
| 2.1.1 高光谱影像聚类算法概述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 无监督聚类算法 | 第18-24页 |
| 2.2 大气云检测 | 第24-31页 |
| 2.2.1 大气云检测方法概述 | 第24-26页 |
| 2.2.2 大气云检测算法 | 第26-31页 |
| 2.3 高光谱成像技术及LCTF简介 | 第31-34页 |
| 2.3.1 高光谱成像技术概述 | 第31-32页 |
| 2.3.2 LCTF概述 | 第32-34页 |
| 3 基于密度峰值的自适应云图聚类算法 | 第34-50页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 基于高光谱影像的密度峰值聚类算法 | 第34-37页 |
| 3.3 基于密度峰值的自适应聚类算法 | 第37-43页 |
| 3.3.1 聚类中心的自适应选择 | 第37-41页 |
| 3.3.2 密度峰值算法密度选择 | 第41-43页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第43-50页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第43-44页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第44-50页 |
| 4 高光谱影像的聚类分析系统 | 第50-56页 |
| 4.1 系统结构和功能 | 第50-53页 |
| 4.2 系统工作流程 | 第53-56页 |
| 5 结论与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第60-62页 |
| 学位论文数据集 | 第62页 |
