基于融合技术的遥感图像融合方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·遥感图像分类研究背景 | 第7-9页 |
| ·遥感技术发展近况 | 第7页 |
| ·遥感目标识别技术研究现状 | 第7-8页 |
| ·遥感图像分类方法数学理论 | 第8-9页 |
| ·基于融合的分类算法 | 第9-11页 |
| ·数据融合种类 | 第9-10页 |
| ·数据融合核心技术 | 第10-11页 |
| ·本文的工作 | 第11页 |
| ·本文章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 遥感目标特征波谱向量提取 | 第13-25页 |
| ·用于遥感影像分类的典型特征 | 第13-15页 |
| ·目视解译 | 第13页 |
| ·计算机信息提取 | 第13-15页 |
| ·遥感影像特征提取现状 | 第15-16页 |
| ·特征波谱向量的提取 | 第16-24页 |
| ·反射波谱 | 第17-19页 |
| ·幅度波谱特征的提取 | 第19-22页 |
| ·灰度波谱特征与能量波谱特征提取 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于降维与特征融合的模糊分类方法 | 第25-35页 |
| ·模糊推理算法详解 | 第25-28页 |
| ·模糊理论中的基本概念 | 第25-27页 |
| ·基于模糊推理的目标分类过程 | 第27-28页 |
| ·模糊推理技术研究现状 | 第28-30页 |
| ·具有降维效果的隶属函数 | 第30-32页 |
| ·基于向量相关性的特征融合 | 第32-34页 |
| ·分类规则的选定 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 分类效果评价指标 | 第35-39页 |
| ·分类评价现状 | 第35-36页 |
| ·评价参数的计算 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 仿真实验与结果分析 | 第39-59页 |
| ·标准特征库的建立 | 第39-40页 |
| ·标准模式特征库构建现状 | 第39-40页 |
| ·标准模式特征库的构建 | 第40页 |
| ·特征波谱向量提取 | 第40-46页 |
| ·分类实验素材 | 第41页 |
| ·特征提取流程 | 第41-42页 |
| ·影像特征波谱对比 | 第42-46页 |
| ·基于幅度波谱特征与降维隶属函数的模糊分类 | 第46-48页 |
| ·基于高斯隶属函数的模糊分类 | 第48-51页 |
| ·基于特征融合的模糊分类 | 第51-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 研究成果 | 第67-68页 |
