基于统计方法的遥感信息提取研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究进展 | 第9-12页 |
| ·遥感影像分类方法进展 | 第9-11页 |
| ·地物光谱研究进展 | 第11页 |
| ·蚀变信息提取方法进展 | 第11-12页 |
| ·研究内容与组织结构 | 第12-15页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第12-14页 |
| ·组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 遥感影像分类方法 | 第15-21页 |
| ·监督分类 | 第15-17页 |
| ·平行算法 | 第15-16页 |
| ·最小距离法 | 第16页 |
| ·最大似然法 | 第16-17页 |
| ·非监督分类 | 第17-18页 |
| ·K均值法 | 第17页 |
| ·ISODATA法 | 第17-18页 |
| ·模糊分类 | 第18页 |
| ·人工神经网络 | 第18-19页 |
| ·支撑向量机 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 遥感数据与地物光谱特征分析 | 第21-31页 |
| ·数据来源 | 第21-24页 |
| ·Pine遥感实验场数据 | 第21-22页 |
| ·巴音山多金属矿集区数据 | 第22-24页 |
| ·遥感影像数据预处理 | 第24-26页 |
| ·辐射校正 | 第24页 |
| ·几何校正 | 第24-25页 |
| ·影像裁剪与镶嵌 | 第25-26页 |
| ·典型地物光谱特征 | 第26-30页 |
| ·植被的光谱特征 | 第26-27页 |
| ·水体的光谱特征 | 第27-28页 |
| ·岩石的光谱特征 | 第28-29页 |
| ·土壤的光谱特征 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第四章 空间U统计量法的遥感信息提取 | 第31-42页 |
| ·相关概念的定义 | 第31-32页 |
| ·光谱特征空间 | 第31页 |
| ·背景、干扰、异常的定义 | 第31-32页 |
| ·光谱特征空间中的地物光谱的概率分布 | 第32页 |
| ·空间U统计量法 | 第32-37页 |
| ·样本判别的两类错误 | 第33-34页 |
| ·空间U统计量法 | 第34-37页 |
| ·蚀变信息提取结果与分析 | 第37-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第五章 高斯混合模型的遥感信息提取 | 第42-56页 |
| ·高斯混合模型及马尔科夫随机场 | 第42-44页 |
| ·高斯混合模型 | 第42-43页 |
| ·马尔科夫随机场 | 第43-44页 |
| ·高斯参数估计 | 第44-46页 |
| ·ICM算法 | 第44-45页 |
| ·模拟退火算法 | 第45-46页 |
| ·高光谱数据应用 | 第46-47页 |
| ·算法过程 | 第47-48页 |
| ·应用结果与分析 | 第48-55页 |
| ·植被覆盖信息提取结果与分析 | 第48-53页 |
| ·蚀变信息提取结果与分析 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文的研究工作总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第64页 |
