高光谱遥感图像波段选择算法研究



高光谱遥感图像波段选择算法研究

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高光谱遥感图像波段选择算法研究

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
Abstract	第7-10页
第1章绪论	第10-19页
· 课题研究背景和意义	第10-13页
· 国内外研究现状综述	第13-15页
· 本文研究内容、研究方法和预期成果	第15-16页
· 本文主要创新点与技术难点	第16-17页
· 本文组织结构	第17-18页
· 本章小结	第18-19页
第2章高光谱遥感图像分类和解混算法	第19-33页
· 高光谱遥感图像分类	第19-25页
· 高光谱遥感图像分类背景介绍	第19-22页
· 支持向量机分类算法	第22-23页
· K近邻分类算法	第23-25页
· 高光谱图像混合像元分解	第25-31页
· 高光谱遥感图像混合像元分解背景介绍	第25-29页
· 非负矩阵分解混合像元分解算法	第29-31页
· 本章小结	第31-33页
第3章线性预测波段选择算法	第33-45页
· 线性预测的概念与应用	第33-35页
· 线性预测基本概念	第33-34页
· 线性预测参数选择	第34-35页
· 线性预测的效果和应用	第35页
· 线性预测波段选择算法描述	第35-38页
· 线性预测波段选择算法基本步骤	第35-36页
· 线性预测准则使用方法	第36页
· 初始波段的选择方法	第36-37页
· 实际需要考虑的问题	第37-38页
· 算法性能评价	第38页
· 线性预测波段选择算法实验分析	第38-44页
· 数据去噪过程的影响	第40-42页
· 次优初始波段的影响	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第4章改进的线性预测波段选择算法	第45-62页
· 原线性预测波段选择算法存在问题及解决思路	第45页
· 噪声波段的去除算法	第45-46页
· 初始波段选择算法的改进	第46-48页
· 线性预测后续波段选择的改进	第48页
· 改进的线性预测波段选择算法实验分析	第48-57页
· 高光谱遥感图像分类实验	第48-54页
· 高光谱遥感图像解混实验	第54-57页
· 本章小结	第57-62页
第5章总结与展望	第62-65页
参考文献	第65-69页
作者简历	第69 页

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