| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-13页 |
| 第1章 引言 | 第13-18页 |
| ·研究背景 | 第13-15页 |
| ·遥感技术应用与挑战 | 第13-14页 |
| ·专家系统分类方法及其瓶颈 | 第14-15页 |
| ·专家知识自动提取及专家系统分类器用于遥感分类 | 第15页 |
| ·选题、目的与意义 | 第15-16页 |
| ·科学问题 | 第16-17页 |
| ·论文结构及内容 | 第17-18页 |
| 第2章 文献综述 | 第18-32页 |
| ·专家系统与专家知识 | 第18-19页 |
| ·专家系统 | 第18页 |
| ·专家知识 | 第18-19页 |
| ·遥感专家系统分类方法 | 第19-24页 |
| ·遥感与影像分类 | 第19-20页 |
| ·专家系统分类方法 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯专家系统分类器 | 第21-24页 |
| ·知识发现与空间知识发现 | 第24-26页 |
| ·知识发现与数据挖掘 | 第24-25页 |
| ·知识发现的方法 | 第25页 |
| ·空间知识发现 | 第25-26页 |
| ·基于空间知识发现的遥感专家系统分类 | 第26-27页 |
| ·国内外研究进展 | 第27-29页 |
| ·存在问题 | 第29-30页 |
| ·研究与发展趋势 | 第30-32页 |
| 第3章 研究区域与研究方法 | 第32-47页 |
| ·研究区域选择与数据准备 | 第32-41页 |
| ·秦岭佛坪自然保护区 | 第32-37页 |
| ·北京房山燕房工业区 | 第37-41页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第41-44页 |
| ·研究技术路线 | 第41页 |
| ·核心步骤研究方法 | 第41-43页 |
| ·专家知识自动提取模块与贝叶斯专家系统分类器的实现 | 第43-44页 |
| ·相关步骤技术细节 | 第44-47页 |
| ·分类属性数据的标准格式 | 第44-45页 |
| ·分类样点和检验样点划分 | 第45页 |
| ·参考信息获取 | 第45页 |
| ·精度评价与结果输出 | 第45-47页 |
| 第4章 贝叶斯专家系统分类器的瓶颈问题识别与解决 | 第47-66页 |
| ·引言 | 第47-49页 |
| ·专家知识手动获取方式 | 第47-49页 |
| ·专家知识获取的瓶颈 | 第49页 |
| ·BESCKAM 分类器设计及实现方法 | 第49-58页 |
| ·专家知识自动提取方法设计 | 第50-56页 |
| ·BESCKAM 分类器模块实现 | 第56-58页 |
| ·BESCKAM 分类器关键界面与系统验证 | 第58-64页 |
| ·分类器模块关键界面 | 第58-61页 |
| ·分类器系统验证 | 第61-64页 |
| ·讨论与分析 | 第64-65页 |
| ·专家知识自动提取方法 | 第64页 |
| ·BESCKAM 分类器的特点 | 第64-65页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| 第5 章 BESCKAM 分类器的应用与评价 | 第66-75页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·研究区域 | 第67-68页 |
| ·秦岭佛坪自然保护区中部地区 | 第67页 |
| ·北京房山燕房工业区 | 第67-68页 |
| ·研究方法 | 第68-69页 |
| ·专家知识自动提取和专家知识库建立 | 第68页 |
| ·贝叶斯推理与专家系统分类 | 第68页 |
| ·分类结果精度评价 | 第68-69页 |
| ·研究结果 | 第69-73页 |
| ·专家知识自动提取模块得到的专家知识 | 第69页 |
| ·BESCKAM 分类器分类结果及精度 | 第69-73页 |
| ·分析讨论 | 第73-74页 |
| ·BESCKAM 分类器分类精度分析 | 第73页 |
| ·BESCKAM 分类器分类效率分析 | 第73-74页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| 第6章 结论 | 第75-77页 |
| ·主要研究结论 | 第75页 |
| ·存在问题及建议 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附录A 应用BESCKAM 模块得到的佛坪保护区景观类型专家知识库. | 第83-98页 |
| 附录B 应用BESCKAM 模块得到的燕房工业区景观类型专家知识库.. | 第98-109页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第109页 |
