高光谱遥感图像波段选择算法研究

致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
Abstract	第7-10页
第1章 绪论	第10-19页
·课题研究背景和意义	第10-13页
·国内外研究现状综述	第13-15页
·本文研究内容、研究方法和预期成果	第15-16页
·本文主要创新点与技术难点	第16-17页
·本文组织结构	第17-18页
·本章小结	第18-19页
第2章 高光谱遥感图像分类和解混算法	第19-33页
·高光谱遥感图像分类	第19-25页
·高光谱遥感图像分类背景介绍	第19-22页
·支持向量机分类算法	第22-23页
·K近邻分类算法	第23-25页
·高光谱图像混合像元分解	第25-31页
·高光谱遥感图像混合像元分解背景介绍	第25-29页
·非负矩阵分解混合像元分解算法	第29-31页
·本章小结	第31-33页
第3章 线性预测波段选择算法	第33-45页
·线性预测的概念与应用	第33-35页
·线性预测基本概念	第33-34页
·线性预测参数选择	第34-35页
·线性预测的效果和应用	第35页
·线性预测波段选择算法描述	第35-38页
·线性预测波段选择算法基本步骤	第35-36页
·线性预测准则使用方法	第36页
·初始波段的选择方法	第36-37页
·实际需要考虑的问题	第37-38页
·算法性能评价	第38页
·线性预测波段选择算法实验分析	第38-44页
·数据去噪过程的影响	第40-42页
·次优初始波段的影响	第42-44页
·本章小结	第44-45页
第4章 改进的线性预测波段选择算法	第45-62页
·原线性预测波段选择算法存在问题及解决思路	第45页
·噪声波段的去除算法	第45-46页
·初始波段选择算法的改进	第46-48页
·线性预测后续波段选择的改进	第48页
·改进的线性预测波段选择算法实验分析	第48-57页
·高光谱遥感图像分类实验	第48-54页
·高光谱遥感图像解混实验	第54-57页
·本章小结	第57-62页
第5章 总结与展望	第62-65页
参考文献	第65-69页
作者简历	第69页