高光谱遥感影像稀疏图嵌入分类研究
摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
符号说明 | 第20-22页 |
缩写词 | 第22-24页 |
第一章 引言 | 第24-47页 |
1.1 选题依据与背景 | 第24-28页 |
1.1.1 选题依据 | 第24-26页 |
1.1.2 不适定分类 | 第26-28页 |
1.2 国内外研究进展 | 第28-43页 |
1.2.1 国外研究进展 | 第28-37页 |
1.2.2 国内研究进展 | 第37-42页 |
1.2.3 亟待解决的问题 | 第42-43页 |
1.3 研究内容与论文组织 | 第43-47页 |
1.3.1 论文的切入点 | 第43页 |
1.3.2 研究内容与意义 | 第43-44页 |
1.3.3 技术路线与论文组织 | 第44-47页 |
第二章 研究区与数据资料 | 第47-55页 |
2.1 研究区概况 | 第47-48页 |
2.1.1 自然地理概况 | 第47页 |
2.1.2 地面景观特点 | 第47-48页 |
2.2 研究区数据资料 | 第48-51页 |
2.2.1 遥感影像 | 第48-49页 |
2.2.2 地面资料 | 第49-51页 |
2.3 国际通用测试数据集 | 第51-55页 |
2.3.1 ROSIS数据 | 第51-53页 |
2.3.2 AVIRIS数据 | 第53-55页 |
第三章 高光谱遥感影像稀疏图构建 | 第55-86页 |
3.1 字典构建与稀疏表达 | 第55-66页 |
3.1.1 监督字典构建 | 第57页 |
3.1.2 稀疏表达分析 | 第57-61页 |
3.1.3 典型地物稀疏表达与分析 | 第61-66页 |
3.2 自适应邻域构建与协同稀疏表达 | 第66-71页 |
3.2.1 自适应邻域构建 | 第67-68页 |
3.2.2 协同稀疏表达 | 第68-69页 |
3.2.3 典型地物协同稀疏表达与分析 | 第69-71页 |
3.3 改进的稀疏图构建与分析 | 第71-85页 |
3.3.1 改进的稀疏图构建 | 第73-78页 |
3.3.2 稀疏图构建与分析 | 第78-85页 |
3.4 本章小结 | 第85-86页 |
第四章 稀疏图嵌入的特征提取 | 第86-113页 |
4.1 稀疏图嵌入与核空间扩展 | 第86-90页 |
4.1.1 稀疏图嵌入 | 第88-89页 |
4.1.2 核空间扩展 | 第89-90页 |
4.2 稀疏多流形学习 | 第90-97页 |
4.2.1 多视图理解与表达 | 第91-93页 |
4.2.2 多流形表征与耦合 | 第93-97页 |
4.3 特征提取效果分析 | 第97-112页 |
4.3.1 特征提取评价指标 | 第97-100页 |
4.3.2 特征提取质量评价 | 第100-112页 |
4.4 本章小结 | 第112-113页 |
第五章 稀疏图正则的影像分类 | 第113-161页 |
5.1 稀疏图嵌入分类与分析 | 第113-132页 |
5.1.1 稀疏多项式逻辑回归 | 第114-116页 |
5.1.2 协同稀疏图嵌入性能分析 | 第116-119页 |
5.1.3 稀疏多流形学习性能分析 | 第119-123页 |
5.1.4 稀疏图嵌入影像分类 | 第123-132页 |
5.2 核空间映射与图割方法分类优化 | 第132-140页 |
5.2.1 核空间映射与分类 | 第133-135页 |
5.2.2 图割方法分类优化 | 第135-140页 |
5.3 稀疏图正则化半监督分类 | 第140-149页 |
5.3.1 稀疏图正则化半监督分类模型设计 | 第141-144页 |
5.3.2 稀疏图正则化半监督分类与分析 | 第144-149页 |
5.4 稀疏图正则化主动半监督分类 | 第149-159页 |
5.4.1 稀疏图正则化主动半监督分类模型设计 | 第149-153页 |
5.4.2 稀疏图正则化主动半监督分类与分析 | 第153-159页 |
5.5 本章小结 | 第159-161页 |
第六章 结论与展望 | 第161-164页 |
6.1 研究结论 | 第161-162页 |
6.2 论文创新点 | 第162-163页 |
6.3 研究展望 | 第163-164页 |
参考文献 | 第164-178页 |
攻博期间的科研工作 | 第178-180页 |
致谢 | 第180-181页 |