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基于独立成分分析的植被信息提取方法研究

作　者: 张则飞
导　师: 邢立新
学　校: 吉林大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 植被信息提取 独立成分分析 灰度共生矩阵 纹理特征 K-Means动态聚类
分类号: Q94-3
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 254次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


独立成分分析作为一种有效的数据分解方法,已被应用于图像处理领域。本论文以植被信息提取为基本理论,以ASTER数据作为数据源,将独立成分分析的方法应用于植被信息提取,并结合纹理特征进行分类,取得了很好的效果,验证了基于独立成分分析的植被信息提取方法的优越性,为植被信息提取的方法研究,提供重要的理论依据。

全文目录


提要  4-7
绪论  7-13
  1 选题依据和意义  7-9
  2 国内外研究现状  9-11
  3 研究思路和论文结构  11-13
第1章 理论依据与提取方法  13-25
  1.1 植被信息提取的理论方法  13-16
  1.2 基于独立成分分析的植被信息提取方法  16-25
第2章 数据处理和纹理参数的生成  25-41
  2.1 研究区概况  25-26
  2.2 数据处理和反射率图像的生成  26-34
  2.3 纹理特征影像的生成  34-41
第3章 基于独立成分分析的植被分类算法实现  41-49
  3.1 快速定点ICA 算法  42-44
  3.2 独立成分分析结果  44-46
  3.3 独立成分分量结合纹理特征的动态聚类实现  46-49
第4章 分类结果的评价与分析  49-56
  4.1 分类精度的评价  49-51
  4.2 分类结果的显示与对比  51-56
第5章 结论与建议  56-58
  5.1 结论  56-57
  5.2 建议  57-58
参考文献  58-62
中文摘要  62-64
Abstract  64-66
致谢  66-67
附录硕士阶段发表论文  67-68
导师简介  68

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中图分类: > 生物科学 > 植物学 > 植物学研究和植物学实验
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