网络环境下高光谱数据库构建及其应用实践
| 引言 | 第1-12页 |
| 第一章 高光谱数据库系统概念与逻辑结构 | 第12-19页 |
| ·光谱数据库发展现状 | 第12-15页 |
| ·目前已有的一些国外光谱数据库 | 第12-13页 |
| ·基于FOXPRO的HIPAS数据库 | 第13-15页 |
| ·高光谱数据库概念的提出 | 第15-16页 |
| ·高光谱数据库系统(逻辑结构)的基本组成 | 第16-17页 |
| ·高光谱数据库系统的开发及应用过程 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 系统需求、特点与整体结构 | 第19-26页 |
| ·系统需求分析 | 第19-20页 |
| ·系统特点 | 第20-21页 |
| ·系统总体结构 | 第21-25页 |
| ·全系统逻辑结构设计 | 第21-24页 |
| ·系统物理结构设计 | 第24-25页 |
| ·开发环境 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于网络的光谱数据库子系统 | 第26-45页 |
| ·已有数据整理工作 | 第26页 |
| ·数据来源 | 第26-28页 |
| ·数据结构设计 | 第28-33页 |
| ·相关技术背景 | 第28-29页 |
| ·数据结构设计流程 | 第29-30页 |
| ·逻辑结构设计 | 第30-33页 |
| ·管理系统设计 | 第33页 |
| ·网络服务系统设计 | 第33-36页 |
| ·相关技术背景 | 第33-34页 |
| ·服务平台比较 | 第34页 |
| ·系统配置及与数据库的连接 | 第34-35页 |
| ·网络服务系统基本设计 | 第35-36页 |
| ·前台发布界面设计 | 第36-44页 |
| ·相关技术背景 | 第36-37页 |
| ·界面设计与开发 | 第37-43页 |
| ·属性、图片与光谱的发布 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于网络的数据分析子系统 | 第45-56页 |
| ·分析功能简介 | 第45-49页 |
| ·光谱重采样 | 第45页 |
| ·曲线平滑 | 第45-46页 |
| ·NDVI | 第46页 |
| ·导数光谱 | 第46页 |
| ·农业光谱特征 | 第46-47页 |
| ·包络线消除算法 | 第47-48页 |
| ·线性回归分析 | 第48-49页 |
| ·子系统设计与实现 | 第49-52页 |
| ·光谱分析功能应用实践 | 第52-55页 |
| ·导数光谱对于突出特征光谱信息的作用 | 第52-53页 |
| ·通过回归分析反演农作物生化参量以及生化参量填图 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于网络的光谱图像子系统 | 第56-65页 |
| ·系统功能简介 | 第56-57页 |
| ·光谱图像样本数据标准 | 第57-58页 |
| ·光谱图像库子系统设计与实现 | 第58-62页 |
| ·逻辑结构的设计 | 第58-59页 |
| ·光谱图像库子系统的实现 | 第59-60页 |
| ·高光谱数据存储结构的比较和总结 | 第60-62页 |
| ·图像数据存储结构的设计与比较 | 第62页 |
| ·光谱图像库应用实践 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 数据仓库应用于高光谱数据的初步探讨 | 第65-77页 |
| ·几个与数据挖掘技术相关联的概念 | 第65-67页 |
| ·数据挖掘技术的产生和发展 | 第65-66页 |
| ·数据仓库 | 第66-67页 |
| ·OLAP | 第67页 |
| ·数据挖掘的分析方法与常用技术 | 第67-69页 |
| ·数据挖掘技术的体系结构、过程及设计 | 第69-73页 |
| ·数据挖掘技术的体系结构 | 第69-72页 |
| ·数据挖掘系统设计 | 第72-73页 |
| ·结合遥感高光谱数据应用展望 | 第73-76页 |
| ·小汤山精准农业项目数据分析 | 第74-75页 |
| ·沧州南大港蝗虫灾害数据分析 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 结论 | 第77-80页 |
| ·主要工作及结论 | 第77-78页 |
| ·论文的特色与创新点 | 第78页 |
| ·论文特色 | 第78页 |
| ·创新点 | 第78页 |
| ·全系统的发展和展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 课题研究和文章情况 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
