基于知识的高光谱图像波谱匹配技术研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·高光谱遥感概述 | 第9-10页 |
| ·波谱匹配技术介绍 | 第10-11页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 高光谱遥感图像波谱匹配技术 | 第14-27页 |
| ·高光谱遥感电磁波理论基础 | 第14-18页 |
| ·电磁波谱理论 | 第14-15页 |
| ·高光谱图像成像原理 | 第15-16页 |
| ·高光谱图像光谱特点 | 第16-18页 |
| ·高光谱波谱匹配分类方法 | 第18-25页 |
| ·高光谱图像匹配的特点 | 第18-19页 |
| ·高光谱图像匹配算法 | 第19-25页 |
| ·高光谱图像匹配的困难 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于知识的匹配方法 | 第27-36页 |
| ·知识系统介绍 | 第27-31页 |
| ·知识系统的组成 | 第27-28页 |
| ·知识系统的功能模块 | 第28-29页 |
| ·知识系统的数据流 | 第29-31页 |
| ·矿物的光谱知识介绍 | 第31-34页 |
| ·矿物光谱特征 | 第31-33页 |
| ·矿物的分层识别谱系 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 蚀变矿物识别模型的设计与实现 | 第36-52页 |
| ·技术流程 | 第36-37页 |
| ·基于矿物光谱知识的匹配 | 第37-44页 |
| ·矿物的专家知识 | 第38-41页 |
| ·分类树生成 | 第41-44页 |
| ·匹配的程序实现 | 第44-47页 |
| ·数据结构 | 第44-45页 |
| ·算法实现 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| ·Cuprite 矿区地质概况 | 第48-49页 |
| ·AVIRIS 矿物填图试验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58页 |
