基于FSVM的高光谱遥感影像分类算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章 绪论	第9-18页
·课题研究的背景及意义	第9-11页
·国内外研究现状和发展趋势	第11-18页
·高光谱图像光谱数据降维方法发展现状	第11-12页
·高光谱遥感图像分类方法发展现状	第12-16页
·本文研究内容和结构安排	第16-18页
第2章 高光谱图像特征及分类方法	第18-37页
·高光谱图像特征提取及特征选择方法	第18-23页
·高光谱图像光谱特征选择方法	第18-20页
·高光谱图像光谱特征提取方法	第20-22页
·高光谱纹理特征提取方法	第22-23页
·高光谱图像分类方法	第23-35页
·基于光谱匹配的分类方法——波谱角填图	第24-25页
·支持向量机	第25-35页
·高光谱图像分类评价方法	第35-36页
·混淆矩阵	第35页
·分类精度	第35-36页
·本章小结	第36-37页
第3章 高光谱遥感图像的多特征提取及选择	第37-44页
·实验背景及使用工具软件	第37-38页
·高光谱图像分类的基本过程	第38-39页
·高光谱图像的特征提取	第39-43页
·高光谱影像光谱特征提取方法	第39页
·高光谱影像光谱特征提取实验过程	第39-41页
·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取实验过程	第41-42页
·不同特征归一化加权方法及实验	第42-43页
·本章小结	第43-44页
第4章 基于模糊SVM 高光谱遥感图像分类	第44-53页
·模糊支持向量机	第44-47页
·模糊支持向量机中模糊隶属度的确定方法	第47-48页
·多特征模糊支持向量机分类流程	第48页
·多特征模糊支持向量机分类方法实验过程	第48-50页
·实验结果与分析	第50-52页
·本章小结	第52-53页
总结和展望	第53-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-62页
攻读硕士学位期间发表及完成的论文	第62页