基于峰值密度聚类的高光谱图像分析方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 高光谱遥感研究概述 | 第10-18页 |
| 1.1 高光谱遥感简介 | 第10-15页 |
| 1.1.1 高光谱遥感的概念 | 第10-12页 |
| 1.1.2 高光谱遥感发展背景 | 第12-13页 |
| 1.1.3 高光谱遥感应用现状 | 第13-15页 |
| 1.2 课题的研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2.1 高光谱图像分析目的 | 第15-16页 |
| 1.2.2 高光谱图像分析难点 | 第16页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 2 高光谱图像分析及聚类算法 | 第18-31页 |
| 2.1 高光谱图像分析技术 | 第18-21页 |
| 2.1.1 波段选择 | 第18-19页 |
| 2.1.2 端元提取 | 第19-20页 |
| 2.1.3 地物分类 | 第20-21页 |
| 2.2 聚类算法概述 | 第21-30页 |
| 2.2.1 K均值聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 模糊C均值聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 峰值密度聚类算法 | 第25-27页 |
| 2.2.4 超像元分割技术 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 峰值密度聚类的高光谱图像波段选择 | 第31-39页 |
| 3.1 算法原理 | 第31-33页 |
| 3.2 实验数据 | 第33-34页 |
| 3.3 波段选择评价指标 | 第34-35页 |
| 3.4 分析讨论 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 峰值密度聚类的高光谱图像端元提取 | 第39-44页 |
| 4.1 算法原理 | 第39-40页 |
| 4.2 实验数据 | 第40-41页 |
| 4.3 端元提取精度评价指标 | 第41页 |
| 4.4 分析讨论 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 整合超像元分割与峰值密度的高光谱图像聚类 | 第44-53页 |
| 5.1 算法原理 | 第44-45页 |
| 5.2 实验数据 | 第45-47页 |
| 5.3 聚类精度评价指标 | 第47-48页 |
| 5.4 分析讨论 | 第48-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文主要贡献 | 第53-54页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
