基于SVM的MODIS数据土地覆盖分类方法研究
| 1.绪论 | 第1-9页 |
| ·概述 | 第6-7页 |
| ·研究方法与流程 | 第7-9页 |
| 2.分类方法：支持向量机(SVM) | 第9-23页 |
| ·一些历史回顾 | 第9-10页 |
| ·机器学习问题的一般表述 | 第10-11页 |
| ·VC维和结构最小化风险 | 第11-13页 |
| ·支持向量机和核函数 | 第13-19页 |
| ·支持向量机 | 第13-16页 |
| ·扩展一：非线性可分——核函数 | 第16-17页 |
| ·扩展二：不完全可分 | 第17-18页 |
| ·补充说明 | 第18-19页 |
| ·交叉检验与参数选择 | 第19-21页 |
| ·实践应用 | 第21-23页 |
| 3.MODIS数据与分类特征选择 | 第23-27页 |
| ·MODIS数据介绍 | 第23-24页 |
| ·分类特征选择 | 第24-27页 |
| ·地表反射率 | 第24页 |
| ·植被指数(NDVI和EVI) | 第24-25页 |
| ·白天地表温度(LST) | 第25-26页 |
| ·湿度指数和水体指数 | 第26-27页 |
| 4.实验研究 | 第27-34页 |
| ·HDF文件格式 | 第27页 |
| ·数据来源及预处理 | 第27-31页 |
| ·分类特征实验 | 第31-34页 |
| ·仅用反射率分类 | 第31-32页 |
| ·反射率加各种指数信息 | 第32页 |
| ·4个时相的反射率 | 第32-33页 |
| ·反射率加4个时相的指数 | 第33页 |
| ·结论 | 第33-34页 |
| 5.讨论 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-37页 |
| 致谢 | 第37-38页 |
