1、 水稻論文：基于HSI高光譜數(shù)據(jù)的水稻光譜特征分析與識(shí)別技術(shù)研究【中文摘要】水稻是中國(guó)的主要糧食作物,實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取水稻面積等信息,有利于國(guó)家糧食安全和貿(mào)易安全的保證。傳統(tǒng)水稻遙感監(jiān)測(cè)主要集中利用TM、CBERS星的CCD數(shù)據(jù)以及MODIS數(shù)據(jù)。HSI數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)首個(gè)航天高光譜數(shù)據(jù),國(guó)內(nèi)對(duì)HSI數(shù)據(jù)在水稻分類(lèi)識(shí)別中的研究幾乎空白。以廣西玉林市-博白地帶2010年10月22日的一景HSI數(shù)據(jù)為研究區(qū),主要進(jìn)行了如下研究工作:(1)HSI數(shù)據(jù)介紹和預(yù)處理研究:對(duì)HSI數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、命名規(guī)則等進(jìn)行介紹。針對(duì)HSI數(shù)據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn),對(duì)HSI數(shù)據(jù)進(jìn)行包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、絕對(duì)輻射亮度值變換、FLAASH大氣校正、質(zhì)

2、量差波段去除和幾何精校正等預(yù)處理工作。(2)晚稻等地物類(lèi)光譜特征分析:數(shù)據(jù)預(yù)處理后,根據(jù)研究區(qū)概況和同時(shí)相HJ-1A星CCD多光譜數(shù)據(jù)情況,獲取晚稻等地物的空間信息,并得到不同地物在HSI數(shù)據(jù)的光譜變化曲線,分析晚稻與其它地物的光譜差異,為波段選擇做好鋪墊。(3)波段選擇方法研究:通過(guò)對(duì)信息量和類(lèi)別可分性波段選擇方法進(jìn)行研究,在此基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)的基于信息量和類(lèi)別可分性的組合波段選擇方法,最后選擇得分值排序靠前的30個(gè)波段作為波段選擇結(jié)果,為后面的精準(zhǔn)分類(lèi)做了鋪墊。.【英文摘要】Rice is the main grain crop in china, obtaining punctually

3、 and exactly rice area and other information is beneficial for the guarantee of the countrys food supply security and trade security.The traditional remote-sensing monitoring of rice mainly focused use of TM imagery、CCD imagery of CBERS satellite and MODIS data. The HSI imagery of HJ-1A Satellite is

4、 not researched in domestic rice identification. the region of yulin city-bobai country in guangxi was used as research area,many works was done as follo.【關(guān)鍵詞】水稻 HSI數(shù)據(jù) 光譜特征分析 識(shí)別技術(shù) 支持向量機(jī)【英文關(guān)鍵詞】Rice HSI Imagery Analysis of Spectral Characteristics Support Vector Machine Identfication Technology【索購(gòu)全文】聯(lián)

5、系Q1：138113721 Q2：139938848【目錄】基于HSI高光譜數(shù)據(jù)的水稻光譜特征分析與識(shí)別技術(shù)研究 摘要 4-6 ABSTRACT 6-7 第1章 緒論 10-16 1.1 研究背景與研究意義 10-11 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 11-131.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀 11-12 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 12-13 1.2.3 國(guó)內(nèi)外研究不足 13 1.3 研究?jī)?nèi)容及方法 13-14 1.4 研究技術(shù)路線 14-15 1.5 本章小結(jié) 15-16 第2章 研究數(shù)據(jù)與研究區(qū) 16-22 2.1 高光譜遙感介紹 16-17 2.2 研究數(shù)據(jù)介紹 17-19 2.2.1 HJ-1A/B星

6、簡(jiǎn)介 172.2.2 HJ-1A/B星多光譜CCD數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹 17-182.2.3 HJ-1A星高光譜HSI數(shù)據(jù)產(chǎn)品介紹 18-19 2.3 研究區(qū)概況及研究區(qū)數(shù)據(jù)源選擇 19-202.3.1 研究區(qū)概況 19-20 2.3.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)源選擇 20 2.4 本章小結(jié) 20-22 第3章 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理與晚稻光譜特征分析 22-31 3.1 HSI 高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理研究 22-26 3.1.1 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換 22 3.1.2 輻射校正 22-24 3.1.3 質(zhì)量差波段去除 24-25 3.1.4 幾何精校正 25-26 3.2 研究區(qū)晚稻光譜特征性分析 26-29 3.3 本章小結(jié) 2

7、9-31 第4章 HSI 高光譜數(shù)據(jù)波段選擇方法研究 31-43 4.1 基于信息量的波段選擇 32-37 4.1.1 理論方法 32-36 4.1.2 波段選擇實(shí)驗(yàn)研究 36-37 4.2 基于類(lèi)別可分性的波段選擇 37-39 4.2.1 理論方法 37-38 4.2.2 波段選擇試驗(yàn)研究 38-39 4.3 改進(jìn)的基于信息量和類(lèi)別可分性組合的波段選擇方法 39-41 4.3.1 改進(jìn)的理論方法 39-40 4.3.2 波段選擇試驗(yàn)研究 40-41 4.4 本章小結(jié) 41-43 第5章 基于HSI 數(shù)據(jù)晚稻識(shí)別與精度檢驗(yàn) 43-55 5.1 基于HSI 數(shù)據(jù)晚稻識(shí)別 43-48 5.1.1 最大似然函數(shù)分類(lèi)方法 43-45 5.1.2 支持向量機(jī)分類(lèi) 45-48 5.2 晚稻識(shí)別精度檢驗(yàn) 48-53 5.2.1 基于非波段選擇的HSI 數(shù)據(jù)晚稻識(shí)別 49-51 5.2.2 基于波段選擇的HSI 數(shù)據(jù)晚稻識(shí)別 51-52 5.2.3 基于SVM 的HSI