基于独立成分分析的植被信息提取方法研究

论文摘要

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。

论文目录

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