基于神经网络的耕地遥感图像分类研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 绪论 | 第9-11页 |
| 第一篇 文献综述 | 第11-27页 |
| 第一章 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| 第二章 神经网络算法及遥感数据分类技术 | 第14-27页 |
| ·人工神经网络技术 | 第14-20页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第14页 |
| ·人工神经网络模型 | 第14-16页 |
| ·BP神经网络算法 | 第16-20页 |
| ·遥感数据分类概述 | 第20-25页 |
| ·遥感图像信息概述 | 第20-21页 |
| ·遥感图像分类原理 | 第21-23页 |
| ·遥感图像处理 | 第23-24页 |
| ·误差与精确评价 | 第24-25页 |
| ·遥感分类中的BP神经网络分类过程 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第二篇 研究内容 | 第27-50页 |
| 第一章 研究内容与方法 | 第27-31页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第27-28页 |
| ·插件分类器开发 | 第28-29页 |
| ·实验区数据分类流程 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第二章 神经网络分类的ENVI插件程序开发 | 第31-41页 |
| ·菜单导航扩展 | 第31-33页 |
| ·分类器开发 | 第33-37页 |
| ·插件开发结果 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 耕地遥感数据分类实验 | 第41-50页 |
| ·研究地区及遥感数据 | 第41页 |
| ·遥感数据预处理 | 第41-44页 |
| ·遥感影像分类前期设置 | 第44-45页 |
| ·遥感影像分类 | 第45-47页 |
| ·耕地分布分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论与展望 | 第50-53页 |
| 一、结论 | 第50-51页 |
| 二、展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 作者简介 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
