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Fast-ICA模型及其在高光谱遥感污染弱信息分离中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1、绪论第9-16页
   ·选题背景第9-10页
   ·研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-14页
   ·研究方法和目标第14-16页
2、实验方法与数据采集第16-22页
   ·实验方法第16-18页
   ·实验数据采集第18-22页
     ·实验区简介第18-19页
     ·实验仪器第19-20页
     ·光谱数据采集第20-21页
     ·生物化学参数测定第21页
     ·光谱数据处理第21-22页
3、作物污染遥感弱信息分离原理第22-35页
   ·独立分量分析基本理论第22-25页
     ·独立分量分析算法定义第22页
     ·独立分量分析独立性的度量第22-24页
       ·非高斯性极大第23页
       ·互信息最小第23-24页
       ·非线性不相关第24页
     ·微分熵与联合熵第24-25页
   ·快速ICA 算法第25-26页
   ·污染胁迫下作物参数变化特征第26-29页
     ·重金属污染胁迫第26-27页
     ·植被受胁迫下生物参数变化第27页
     ·植被重金属胁迫与红边偏移第27-29页
   ·Fast-ICA 算法分离高光谱遥感数据类型特征试验第29-35页
     ·ICA 遥感特征提取第29-30页
     ·实验数据与结果分析第30-32页
     ·ICA 光谱特征空间变换模型第32-35页
4、基于 Fast-ICA 模型的作物参数特征分离第35-48页
   ·独立分量分析运算结果分析第35-36页
   ·独立分量和叶绿素含量的相关性分析第36-41页
     ·同种作物不同生长阶段与叶绿素含量的相关性分析第36-37页
     ·相同生长区域不同作物与叶绿素含量的相关性分析第37-38页
     ·相同作物不同生长区域与叶绿素含量的相关性分析第38-41页
   ·独立分量和红边位置特征空间第41-48页
     ·独立分量分析结果第41-42页
     ·特征空间与结果分析第42-48页
       ·不同污染胁迫特征空间分析第42-44页
       ·同种作物相同污染程度不同叶绿素含量特征空间分析第44-48页
5 总结与展望第48-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-57页
附录第57-58页
附件第58-61页

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