基于SVM邻近同化滤波模型的冰冻湖泊水体精确提取研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-12页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第12-13页 |
| ·章节结构 | 第13-14页 |
| 2 传统遥感影像分类方法介绍 | 第14-23页 |
| ·传统遥感影像分类过程 | 第14-19页 |
| ·分类概述 | 第14-16页 |
| ·分类基本原理 | 第16-17页 |
| ·分类的一般步骤 | 第17-18页 |
| ·分类特征选取 | 第18-19页 |
| ·传统遥感影像分类方法的比较与选取 | 第19-21页 |
| ·冰冻湖泊水体光谱特征分析 | 第21-23页 |
| 3 基于SVM 邻近同化滤波模型的构建 | 第23-39页 |
| ·机器学习问题的基本问题和方法 | 第23-26页 |
| ·机器学习问题的表示 | 第23-24页 |
| ·经验风险最小化 | 第24-25页 |
| ·复杂性与推广能力 | 第25-26页 |
| ·SVM 理论基础 | 第26-28页 |
| ·VC 维 | 第26-27页 |
| ·推广性的界 | 第27页 |
| ·结构风险最小化 | 第27-28页 |
| ·SVM 理论 | 第28-34页 |
| ·最优分类面 | 第28-30页 |
| ·广义最优分类面 | 第30-31页 |
| ·规范化超平面集的子集结构 | 第31-32页 |
| ·线性可分情形 | 第32-33页 |
| ·线性不可分情形 | 第33-34页 |
| ·SVM 邻近同化滤波模型的建立 | 第34-39页 |
| ·SVM 邻近同化滤波模型 | 第34-36页 |
| ·模型实现环境——MATLAB 简介 | 第36-37页 |
| ·模型实现代码 | 第37-39页 |
| 4 提取实验与对比分析 | 第39-48页 |
| ·研究区概况与数据源 | 第39-40页 |
| ·研究区概况 | 第39页 |
| ·数据源 | 第39-40页 |
| ·SVM 邻近同化滤波模型提取冰冻湖泊水体 | 第40-46页 |
| ·数据准备 | 第40-44页 |
| ·提取实验 | 第44-46页 |
| ·最大似然法提取冰冻湖泊水体 | 第46页 |
| ·精度评价与对比分析 | 第46-48页 |
| 5 结论 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录 | 第57页 |
