基于hj1a高光譜數(shù)據(jù)和ccd數(shù)據(jù)的植被信息提取方法研究

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3、Ｓｏｒｔｎｕｍｂｅｒ：Ｕｎｉｔｃｏｄｅ；１０３８９Ｓｅｃｒｅｔ：Ｓｔ＾ｕｄｅｎｔｎｕｍｂｅｒ：１１２０４３０００５Ｍ’ａｓｔｅｒｓＤ巧ｒｅｅＴｈ的ｉｓｏｆＦｕｊｉａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ…ｄＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｕｂｅｃｔ：ＡｇｒｏｎｏｍｊｙＰｒｉｍａｒＳｕｂｅｃｔ：Ｆｏ化ｓｔｒｙｊｙＳｅｃｏｎｄａｒＳｕｂｅｃｔ；ＦｏｒｅｓｔｒＭａｎａｅｍｅｎｔｙｊｙｇＲｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄ：３８ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｏｓｔｇｒａｄｕａｔｅ：ＣｈｅｎＦａｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ

4、．ＬａｉＲｉｗｅｎＳｕｂｍｉｔｔｅｄＴｉｍｅ：Ａｒｉｌ２０１５ｐ，獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明，所呈交的學(xué)位（畢業(yè)）論文，是在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下獨(dú)立完成的研究成果，并且是自己撰寫的。盡我所知，除了文中作了標(biāo)注和致謝中己作了答謝的地方外一，論文中不包含其他人發(fā)表或撰寫過的研巧成果。與我同對(duì)本研巧做出貢獻(xiàn)的同志，都在論文中作了明確的說明并表示了謝意，如被査有侵犯他人知識(shí)產(chǎn)權(quán)的行為，由本人承擔(dān)應(yīng)有的責(zé)任。》學(xué)位（畢業(yè)：日期論文作者親筆簽名：＾、巧：＞瓜論文使用授枚的說明本人完全了解福建農(nóng)林大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位（畢業(yè)）論文的規(guī)定，即學(xué)校有權(quán)送交

5、論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱；學(xué)?？桑坠颊撐牡娜崳姴炕虿糠謨?nèi)容，可采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。保密，在年后解密可適用本授權(quán)書。不保密，本論文屬于不保密。學(xué)位（畢業(yè)）論文作者親筆簽名；曰親ｍ指導(dǎo)教師親筆簽名；日期；目錄摘要ＩＡｂｓｔｒａｃｔ阻—第Ｓ緒論１１．１研究背景和研巧意義１１．２國(guó)內(nèi)外研巧現(xiàn)狀２１．２．１成像光譜技術(shù)發(fā)展２１．２．２離光譜影像降維方法研究進(jìn)展７２１．．３高光譜影像分類方法研巧進(jìn)展９１．３研巧內(nèi)容與技術(shù)路線１２３１１２１．．研究?jī)?nèi)容３２２１．．研

6、究方法１１４技１．術(shù)路線３第二章研巧區(qū)概況及相關(guān)理論基礎(chǔ)１５２１．１研究區(qū)概況與研究數(shù)據(jù)５２丄１研究區(qū)概況１５２丄２研究數(shù)據(jù)１６一２．２環(huán)境號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)介紹１６２．３ＦＬＡＡＳＨ大氣校正理論１７２．４基于移動(dòng)窗曰加權(quán)濾波的改進(jìn)矩匹配方法理論１８２．５高光譜遙感影像降維方法理論１９１ＰＣＡ）的１９２．５．基于分段主成分分析（Ｓ波段選擇方法２Ｆ．５．２基于最佳指數(shù)（ＯＩ）的波段選擇方法２１２５Ａ２２．．３基于特征值的改進(jìn)ＳＰＣ和Ｏｆ波段選擇方法２．５．４基于累積貢獻(xiàn)率的改進(jìn)ＳＰＣＡ和０圧波段選擇方法２２２

7、．５．５基于貢獻(xiàn)率二次加權(quán)的改進(jìn)ＳＰＣＡ和０圧波段選擇方法２３２．６高光譜遙感影像分類理論２６２．６．１最大似然分類方法２６２．６．２支持向量機(jī)分類方法２７２．６．３神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法２８第蘭章影像預(yù)處理３０３．１ＨＳＩ數(shù)據(jù)預(yù)處理３０３丄１數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換３００３丄２絕對(duì)福亮度值轉(zhuǎn)換３３丄３條帶去除３０３１４ＡＡＳＨ精．．ＦＬ確大氣校正３３３丄５幾何精校正３４３２ＣＣＤ３５．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理３１ＦＳＨ３５．