基于高光谱数据的海面溢油检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 论文研究工作及文章结构 | 第19-21页 |
| 第二章 海面溢油高光谱图像 | 第21-29页 |
| 2.1 海面溢油过程 | 第21页 |
| 2.2 海面溢油探测发展 | 第21-25页 |
| 2.2.1 光学遥感成像 | 第22-23页 |
| 2.2.2 雷达遥感成像 | 第23-24页 |
| 2.2.3 高光谱遥感成像 | 第24-25页 |
| 2.3 海面溢油高光谱图像特征 | 第25-28页 |
| 2.3.1 高光谱图像特征 | 第25-26页 |
| 2.3.2 海面溢油光谱特征 | 第26-28页 |
| 2.4 总结 | 第28-29页 |
| 第三章 溢油光谱提取与匹配 | 第29-57页 |
| 3.1 高光谱图像降维处理 | 第29-37页 |
| 3.1.1 Hughes现象 | 第29-31页 |
| 3.1.2 主成分分析 | 第31-33页 |
| 3.1.3 最大噪声分数 | 第33页 |
| 3.1.4 高光谱图像降维结果分析 | 第33-37页 |
| 3.2 混合像元模型 | 第37-41页 |
| 3.2.1 混合像元产生原理 | 第37-40页 |
| 3.2.2 混合像元解混过程 | 第40-41页 |
| 3.3 光谱图像端元提取 | 第41-46页 |
| 3.3.1 纯像元指数算法 | 第41-44页 |
| 3.3.2 自动化PPI算法 | 第44页 |
| 3.3.3 端元光谱提取结果分析 | 第44-46页 |
| 3.4 溢油图像光谱匹配 | 第46-55页 |
| 3.4.1 溢油光谱吸收带特征 | 第46-48页 |
| 3.4.2 基于吸收带特征匹配算法 | 第48-52页 |
| 3.4.3 端元光谱匹配结果分析 | 第52-55页 |
| 3.5 总结 | 第55-57页 |
| 第四章 海面溢油检测 | 第57-75页 |
| 4.1 背景光谱生成 | 第57-59页 |
| 4.1.1 海水背景影响 | 第57-58页 |
| 4.1.2 海水背景参数提取 | 第58页 |
| 4.1.3 海水背景提取结果分析 | 第58-59页 |
| 4.2 高光谱图像目标探测 | 第59-67页 |
| 4.2.1 高光谱目标探测分析 | 第59-61页 |
| 4.2.2 几种目标探测算法 | 第61-64页 |
| 4.2.3 概率统计模型 | 第64-67页 |
| 4.3 海面溢油目标探测算法 | 第67-71页 |
| 4.3.1 广义似然比算法 | 第67-68页 |
| 4.3.2 自适应匹配滤波算法 | 第68-70页 |
| 4.3.3 海面溢油检测过程 | 第70-71页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第71-73页 |
| 4.5 总结 | 第73-75页 |
| 第五章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 工作总结 | 第75页 |
| 5.2 研究展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者简介 | 第83-84页 |
