| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·遥感图像分类研究进展 | 第11-14页 |
| ·传统分类法 | 第11-12页 |
| ·新兴分类法 | 第12-14页 |
| ·遥感图像分类中存在的问题与发展方向 | 第14-16页 |
| ·本研究的意义 | 第16-17页 |
| 参考文献 | 第17-20页 |
| 2 数据预处理 | 第20-26页 |
| ·研究区概况 | 第20页 |
| ·遥感数据选取 | 第20-22页 |
| ·数据预处理 | 第22-25页 |
| ·数据格式简介 | 第22-23页 |
| ·几何校正 | 第23-24页 |
| ·反射率推算 | 第24-25页 |
| 参考文献 | 第25-26页 |
| 3 混合像元分解模型的选择 | 第26-36页 |
| ·常用的混合像元分解模型 | 第26-32页 |
| ·模糊监督模型 | 第26-27页 |
| ·高斯混合判别分析模型 | 第27-28页 |
| ·线性分解模型 | 第28-29页 |
| ·神经网络模型 | 第29-32页 |
| ·其他分解模型 | 第32-33页 |
| ·本研究模型选择 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-36页 |
| 4 混合像元分解的技术与方法 | 第36-52页 |
| ·端元组分确定 | 第36-42页 |
| ·端元组分反射率的求取 | 第42-45页 |
| ·混合像元分解结果 | 第45-48页 |
| ·与其他分类方法的比较 | 第48-51页 |
| ·非监督分类法(Unsupervised Classification) | 第48-49页 |
| ·监督分类法(Supervised Classification) | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-52页 |
| 5 结论与讨论 | 第52-55页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| ·本文的特点 | 第53页 |
| ·讨论 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |