| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题依据 | 第10-12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 波段选择 | 第12-14页 |
| 1.3.2 地物分类 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 波段选择相关理论及数据介绍 | 第17-40页 |
| 2.1 波段选择理论及常用方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 波段选择理论基础 | 第17页 |
| 2.1.2 波段选择常用方法 | 第17-20页 |
| 2.2 粗糙集基本理论 | 第20-22页 |
| 2.2.1 粗糙集理论基本概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 粗糙集决策表及其属性 | 第21-22页 |
| 2.2.3 粗糙集决策表属性约简 | 第22页 |
| 2.3 遥感影像的光谱特征、纹理特征及其计算方法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 遥感影像的光谱特征 | 第22-23页 |
| 2.3.2 遥感影像的纹理特征 | 第23页 |
| 2.3.3 纹理特征的计算方法 | 第23-25页 |
| 2.4 BP神经网络、小波神经网络及集成理论简介 | 第25-31页 |
| 2.4.1 BP神经网络理论简介 | 第25-28页 |
| 2.4.2 小波神经网络理论简介 | 第28-29页 |
| 2.4.3 集成理论简介 | 第29-31页 |
| 2.5 实验数据介绍 | 第31-36页 |
| 2.5.1 溢油数据简介 | 第31-32页 |
| 2.5.2 黑河数据简介 | 第32-34页 |
| 2.5.3 印第安纳数据简介 | 第34-36页 |
| 2.6 数据预处理技术及流程 | 第36-39页 |
| 2.6.1 数据预处理工具 | 第36-38页 |
| 2.6.2 数据预处理方法 | 第38-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 高光谱波段选择算法 | 第40-57页 |
| 3.1 算法总体介绍 | 第40-42页 |
| 3.1.1 波段选择的技术路线 | 第40-41页 |
| 3.1.2 波段选择的具体步骤 | 第41-42页 |
| 3.2 自动子空间划分及J-M距离法判定 | 第42-44页 |
| 3.3 粗糙集理论约简精选波段 | 第44-48页 |
| 3.3.1 基于粗集精选光谱特征波段 | 第44-46页 |
| 3.3.2 基于粗集精选纹理特征波段 | 第46-48页 |
| 3.4 分类结果精度评定 | 第48-53页 |
| 3.4.1 黑河数据波段选择分类结果 | 第48-49页 |
| 3.4.2 印第安纳州数据波段选择分类结果 | 第49-50页 |
| 3.4.3 溢油数据波段选择分类结果 | 第50-51页 |
| 3.4.4 不同波段组合分类结果细节对比分析 | 第51-53页 |
| 3.5 不同因素对分类结果的影响分析 | 第53-56页 |
| 3.5.1 光谱特征对高光谱数据波段选择及分类效果影响分析 | 第53-54页 |
| 3.5.2 纹理可分性的特征分析 | 第54-55页 |
| 3.5.3 纹理计算时窗口大小的影响分析 | 第55页 |
| 3.5.4 纹理计算时滤波方向的影响分析 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于粗糙集波段选择的高光谱数据集成分类法 | 第57-72页 |
| 4.1 集成分类算法总体介绍 | 第57-59页 |
| 4.1.1 集成分类法分类的技术路线 | 第57-58页 |
| 4.1.2 集成分类法分类的具体步骤 | 第58-59页 |
| 4.2 基于BP神经网络算法的集成分类 | 第59-65页 |
| 4.2.1 BP神经网络分类 | 第59-62页 |
| 4.2.2 集成BP神经网络分类结果及精度评定 | 第62-65页 |
| 4.3 基于优化的小波神经网络算法的集成分类 | 第65-67页 |
| 4.3.1 优化的小波神经网络集成分类 | 第65页 |
| 4.3.2 优化的小波神经网络集成分类结果及精度评定 | 第65-67页 |
| 4.4 基于SVM算法的集成分类 | 第67-70页 |
| 4.4.1 集成SVM分类 | 第67-68页 |
| 4.4.2 集成SVM分类结果及精度评定 | 第68-70页 |
| 4.5 BP、优化的小波神经网络及SVM集成分类对比分析 | 第70-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 结论 | 第72-74页 |
| 主要结论 | 第72-73页 |
| 问题及展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第79-80页 |
| 一、硕士期间参与导师的科研项目 | 第79页 |
| 二、硕士期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
