基于变端元SOM神经网络的城市非渗透面估计方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 非渗透表面估算的国内外进展 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第12页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第13-14页 |
| 1.5 研究所用数据 | 第14-16页 |
| 第二章 数据预处理 | 第16-25页 |
| 2.1 实验区 | 第16页 |
| 2.2 遥感数据选取 | 第16页 |
| 2.3 数据预处理 | 第16-25页 |
| 2.3.1 几何校正 | 第17-19页 |
| 2.3.2 建立水体掩膜 | 第19页 |
| 2.3.3 MNF变换 | 第19-21页 |
| 2.3.4 选择训练和测试样本 | 第21-23页 |
| 2.3.5 样本归一化 | 第23-25页 |
| 第三章 改进的SOM神经网络遥感分类 | 第25-39页 |
| 3.1 监督型SOM神经网络 | 第25-36页 |
| 3.1.1 竞争学习 | 第25-26页 |
| 3.1.2 SOM的生物学基础 | 第26页 |
| 3.1.3 改进的SOM的网络结构 | 第26-27页 |
| 3.1.4 改进的SOM的学习过程 | 第27-29页 |
| 3.1.5 实现步骤 | 第29-31页 |
| 3.1.6 影像分类结果 | 第31-36页 |
| 3.2 监督型SOM神经网络的混合像元分解 | 第36-39页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 实现步骤 | 第37页 |
| 3.2.3 分解结果 | 第37-39页 |
| 第四章 变端元SOM神经网络混合像元分解 | 第39-43页 |
| 4.1 交叉相关光谱匹配原理 | 第39-40页 |
| 4.2 实现步骤 | 第40-41页 |
| 4.3 分解结果 | 第41-43页 |
| 第五章 非渗透面提取结果分析 | 第43-46页 |
| 5.1 城市非渗透面丰度的计算 | 第43-44页 |
| 5.2 结果分析 | 第44-46页 |
| 第六章 误差分析与精度验证 | 第46-50页 |
| 6.1 误差来源分析 | 第46页 |
| 6.2 精度验证 | 第46-47页 |
| 6.2.1 定性分析 | 第46-47页 |
| 6.2.2 以RMSE为标准定量验证 | 第47页 |
| 6.3 与线性光谱混合模型的比较 | 第47-50页 |
| 第七章 主要结论与展望 | 第50-53页 |
| 7.1 主要结论 | 第50-51页 |
| 7.2 存在不足与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间的研究工作 | 第57页 |
