| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·土壤污染遥感监测国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·遥感生物地球化学理论及其在污染监测中的应用 | 第10-11页 |
| ·高光谱遥感技术及其在污染监测中的应用 | 第11-13页 |
| ·研究目的与意义 | 第13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 实验设计与数据采集 | 第15-19页 |
| ·高光谱数据采集 | 第15-16页 |
| ·采集数据的区域 | 第15页 |
| ·光谱测量仪器 | 第15页 |
| ·光谱数据测量方法 | 第15-16页 |
| ·叶绿素含量测量 | 第16页 |
| ·高光谱数据预处理 | 第16页 |
| ·高光谱特征参数提取方法 | 第16-19页 |
| ·植物光谱诊断的原理 | 第16-17页 |
| ·植物光谱参数及提取方法 | 第17-19页 |
| 第三章 独立分量分析技术 | 第19-36页 |
| ·ICA 的定义和数学模型 | 第19-21页 |
| ·信息论基础知识 | 第21-24页 |
| ·微分熵 | 第21页 |
| ·联合熵 | 第21-22页 |
| ·互信息 | 第22-23页 |
| ·K_L 散度 | 第23页 |
| ·负熵 | 第23-24页 |
| ·峰度、亚高斯信号、超高斯信号 | 第24页 |
| ·ICA 的预处理 | 第24-25页 |
| ·信号的中心化 | 第24页 |
| ·信号的白化 | 第24-25页 |
| ·ICA 的两个特性 | 第25-27页 |
| ·ICA 的模糊性 | 第25-26页 |
| ·非高斯、互信息与统计独立性 | 第26-27页 |
| ·ICA 的目标函数 | 第27-30页 |
| ·基于峰度的目标函数 | 第27-28页 |
| ·基于负熵及近似负熵的目标函数 | 第28-29页 |
| ·基于互信息的目标函数 | 第29-30页 |
| ·ICA 的优化算法 | 第30-36页 |
| ·信息最大化算法 | 第30-33页 |
| ·FastICA 算法 | 第33-36页 |
| 第四章 基于ICA 的土壤重金属污染遥感弱信息分离技术 | 第36-54页 |
| ·植被的高光谱特征及其生化意义 | 第36-38页 |
| ·水稻冠层高光谱反射特征 | 第38-39页 |
| ·高光谱波谱特征参数提取方法 | 第39-45页 |
| ·连续统去除法 | 第40-41页 |
| ·红边效应参数提取方法 | 第41-43页 |
| ·植被信息参数提取方法 | 第43-45页 |
| ·水稻的光谱特征分析 | 第45-54页 |
| ·反射峰、吸收谷幅值和位置特征分析 | 第45-52页 |
| ·红边效应特征分析 | 第52页 |
| ·植被指数特征分析 | 第52-54页 |
| 第五章 水稻污染胁迫特征信息提取模型 | 第54-59页 |
| ·单因素回归分析 | 第54页 |
| ·归一化植被指数与叶绿素含量的相关性分析 | 第54-57页 |
| ·红边参数与叶绿素含量的相关性分析 | 第57-59页 |
| 第六章 基于ICA 的土壤重金属污染遥感弱信息分离软件原型 | 第59-69页 |
| ·软件总体结构 | 第59-60页 |
| ·软件的主要功能 | 第60-62页 |
| ·Matlab 简介 | 第60页 |
| ·软件功能简介 | 第60-62页 |
| ·仿真分析实例 | 第62-65页 |
| ·仿真实例 | 第62-63页 |
| ·仿真结果及分析 | 第63-64页 |
| ·混合信号数目对独立分量的影响分析 | 第64-65页 |
| ·高光谱数据仿真分析 | 第65-69页 |
| ·高光谱数据图像 | 第65-66页 |
| ·PCA 降维处理 | 第66页 |
| ·白化预处理 | 第66-67页 |
| ·ICA 处理结果 | 第67-69页 |
| 第七章 结论与展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 附录 | 第76页 |