高光谱数据处理与高光谱矿化信息提取研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 1 绪论 | 第13-17页 |
| ·选题的背景和意义 | 第13-15页 |
| ·研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·组织结构 | 第16-17页 |
| 2 研究区自然地理和地质简况 | 第17-21页 |
| ·研究区自然地理 | 第17页 |
| ·研究区的地质简况 | 第17-21页 |
| ·地层 | 第17-18页 |
| ·构造 | 第18页 |
| ·岩浆岩 | 第18-19页 |
| ·金矿化 | 第19-21页 |
| 3 光谱数据处理方法 | 第21-43页 |
| ·单光谱数据处理方法 | 第21-26页 |
| ·高光谱曲线平滑处理 | 第22页 |
| ·剔除特定波段 | 第22页 |
| ·规格化的一阶微分 | 第22-23页 |
| ·规格化的二阶微分 | 第23-25页 |
| ·规格化的相对吸收指数 | 第25-26页 |
| ·规格化的相对反射指数 | 第26页 |
| ·多光谱数据处理方法 | 第26-32页 |
| ·多个光谱数据的规格化 | 第26-28页 |
| ·多光谱数据的标准化 | 第28页 |
| ·计算多个光谱的平均光谱 | 第28-29页 |
| ·计算多个光谱的标准差光谱 | 第29页 |
| ·计算两个光谱的绝对差 | 第29页 |
| ·计算两个光谱的相似系数 | 第29-30页 |
| ·计算两个光谱的欧氏距离平均值 | 第30页 |
| ·计算两个光谱的相关系数 | 第30页 |
| ·预处理后相似性指标的计算 | 第30-32页 |
| ·光谱数据综合分析 | 第32-43页 |
| ·光谱分类 | 第32-33页 |
| ·光谱模式识别 | 第33-36页 |
| ·寻找不同类对象的优化区分波段 | 第36-43页 |
| 4 地面光谱数据信息分析系统的应用 | 第43-65页 |
| ·系统总体框架 | 第43-46页 |
| ·光谱判别 | 第46-50页 |
| ·T-检验 | 第46-47页 |
| ·秩和检验法(MW检验法) | 第47-48页 |
| ·费歇判别 | 第48页 |
| ·遗传算法模式判别 | 第48-50页 |
| ·光谱分类 | 第50-52页 |
| ·对应分析 | 第50-51页 |
| ·聚类分析 | 第51-52页 |
| ·影响因素分析 | 第52-58页 |
| ·一元线性回归分析 | 第52-53页 |
| ·幂函数相关分析 | 第53-54页 |
| ·指数函数相关分析 | 第54-55页 |
| ·数据拟合 | 第55-56页 |
| ·多元线性回归分析 | 第56-57页 |
| ·逐步回归分析 | 第57-58页 |
| ·光谱识别 | 第58-59页 |
| ·光谱识别信息成图 | 第59-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
