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基于Agent的遥感影像分类方法及其应用研究

中文摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第13-24页
    1.1 研究背景与意义第13-16页
    1.2 国内外研究进展第16-19页
        1.2.1 Agent与地理空间模拟第16-17页
        1.2.2 Agent与图像处理第17-19页
    1.3 研究思路与方法第19-21页
    1.4 论文结构框架第21-23页
    1.5 本章小结第23-24页
第2章 Agent与土地遥感分类基本原理第24-41页
    2.1 Agent的相关理论第24-32页
        2.1.1 Agent的定义第24-26页
        2.1.2 Agent的抽象结构第26-28页
        2.1.3 Agent的属性第28页
        2.1.4 Agent的类型第28-31页
        2.1.5 多Agent系统第31-32页
        2.1.6 Agent与CA第32页
    2.2 Agent理论与遥感影像信息提取第32-40页
        2.2.1 遥感影像信息提取概述第32-34页
        2.2.2 监督分类第34-36页
        2.2.3 分类后处理第36-38页
        2.2.4 可行性分析第38-39页
        2.2.5 研究的难点第39-40页
    2.3 本章小结第40-41页
第3章 Agent分类后处理模型构建第41-85页
    3.1 遥感分类图像的特殊性第41-42页
    3.2 环境构建与特征挖掘第42-58页
        3.2.1 波段运算第43-47页
        3.2.2 空间滤波第47-48页
        3.2.3 纹理分析第48-49页
        3.2.4 图像变换第49-57页
        3.2.5 其他信息第57-58页
    3.3 Agent的类型与结构第58-61页
    3.4 动作库设计第61-62页
    3.5 知识库设计第62-80页
        3.5.1 决策型知识库第62-70页
        3.5.2 综合调节型知识库第70-80页
    3.6 多Agent协同第80-84页
    3.7 本章小结第84-85页
第4章 Agent分类后处理工具研制第85-111页
    4.1 IDL简介第85-87页
    4.2 工具的数据处理流程第87-88页
    4.3 变量的特点及设定第88-90页
        4.3.1 IDL变量特点第88-89页
        4.3.2 变量设定第89-90页
    4.4 函数的特点与功能第90-103页
        4.4.1 过程与函数的异同第90-91页
        4.4.2 函数参数特点第91-92页
        4.4.3 函数库简介第92-98页
        4.4.4 自定义函数第98-103页
    4.5 界面设计第103-106页
    4.6 工具包与独立系统第106-110页
        4.6.1 工具包第106-107页
        4.6.2 独立系统第107-110页
    4.7 本章小结第110-111页
第5章 Agent分类后处理应用研究第111-134页
    5.1 研究区概况与数据收集第111页
    5.2 数据预处理第111-112页
    5.3 分类模型与训练样本采集第112-113页
    5.4 初始分类图像的获取第113-114页
    5.5 影像特征挖掘与知识获取第114-120页
        5.5.1 特征挖掘第114-118页
        5.5.2 波段组合方式和决策树规则获取第118-120页
    5.6 分类后处理及精度统计第120-127页
    5.7 结果分析第127-133页
    5.8 本章小结第133-134页
第6章 结论与展望第134-137页
    6.1 主要成果与结论第134-135页
    6.2 创新点第135页
    6.3 不足与展望第135-137页
致谢第137-138页
参考文献第138-144页
附录1 部分函数源码第144-154页
附录2 博士期间发表论文情况第154页

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