基于分类精度预测的高光谱图像波段选择研究

目录

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状的分析

1.3 本文的研究内容

1.4 论文的结构安排

第二章 高光谱图像波段选择原则及分类学习方法介绍

2.1 引言

2.2 高光谱图像波段选择的原则

2.3 高光谱图像分类方法介绍

2.3.1 高光谱图像分类学习方法

2.3.2 SVM原理概述

2.3.3 KNN原理概述

2.4 本章小结

第三章 实验对比方法和数据集介绍

3.1引言

3.2 实验对比的波段选择算法的介绍

3.2.1 最大方差主成分分析波段选择方法

3.2.2 基于稀疏表示的波段选择方法

3.2.3 基于K-mediods聚类波段选择方法

3.3 公开高光谱图像数据集的介绍

3.3.1 印第安农场高光谱图像数据集

3.3.2 帕维亚中心高光谱图像数据集

3.4 本章小结

第四章 基于K-AP算法的高光谱图像波段选择方法

4.1 引言

4.2 K-AP算法原理

4.3 波段间相似度的定义

4.4 基于K-AP算法的波段选择方法

4.5 实验结果及分析

（1）印第安农场高光谱图像数据集实验

（2）帕维亚中心高光谱图像数据集实验

4.6 本章小结

第五章 结合空谱信息SSC的波段选择方法

5.1 引言

5.2 稀疏子空间聚类算法原理

5.3 结合空谱信息SSC波段选择方法

5.4 实验结果及分析

（1）印第安农场高光谱图像数据集实验

（2）帕维亚中心高光谱图像数据集实验

5.5 本章小结

总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表成果

声明

致谢