| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及目的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 高光谱图像分类的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 高光谱图像分类存在的主要问题 | 第10-11页 |
| 1.4 论文研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 高光谱遥感图像分类算法 | 第13-23页 |
| 2.1 高光谱遥感图像数据特性 | 第13-14页 |
| 2.2 高光谱图像分类理论 | 第14-16页 |
| 2.3 高光谱遥感图像分类经典算法 | 第16-20页 |
| 2.4 稀疏表示分类算法理论概述 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于独立光谱角的高光谱图像分类算法 | 第23-35页 |
| 3.1 背景介绍 | 第23页 |
| 3.2 光谱相似度度量 | 第23-25页 |
| 3.3 基于独立光谱角的高光谱图像分类算法 | 第25-27页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第27-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示分类算法 | 第35-44页 |
| 4.1 背景介绍 | 第35页 |
| 4.2 算法概述 | 第35页 |
| 4.3 构造邻域空间 | 第35-38页 |
| 4.4 提取空间特征 | 第38-40页 |
| 4.5 基于独立空谱残差融合的联合稀疏表示分类算法 | 第40-43页 |
| 4.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 高光谱遥感图像分类实验 | 第44-54页 |
| 5.1 实验流程 | 第44页 |
| 5.2 实验一 | 第44-49页 |
| 5.3 实验二 | 第49-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简介 | 第62页 |