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基于多源数据的目标特征库建立与自然资源资产信息提取方法研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景与意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 面向对象分类国内外研究现状第14-15页
        1.2.2 多源数据分类国内外研究现状第15-16页
        1.2.3 目标特征库国内外研究现状第16-17页
        1.2.4 目前存在的问题第17-18页
    1.3 本文的研究目标与内容第18-19页
        1.3.1 研究目标第18页
        1.3.2 研究内容第18-19页
    1.4 技术路线第19页
    1.5 论文的组织结构第19-21页
第2章 基于目标特征库的自然资源资产信息提取技术第21-31页
    2.1 面向对象信息提取概述第21-22页
    2.2 基于目标特征库的自然资源资产信息提取技术第22-23页
    2.3 影像分割第23-26页
        2.3.1 影像分割概述第23-24页
        2.3.2 分形网络演化算法第24-25页
        2.3.3 光谱差异分割第25-26页
    2.4 样本匹配第26-27页
        2.4.1 向量相似度法第26-27页
        2.4.2 变化矢量分析法第27页
        2.4.3 相关系数法第27页
    2.5 影像分类算法第27-29页
        2.5.1 最大似然算法第28页
        2.5.2 支持向量机第28页
        2.5.3 决策树第28-29页
    2.6 精度评价第29-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第3章 研究区概况与数据准备第31-37页
    3.1 研究区域概况第31页
    3.2 数据来源第31-33页
    3.3 数据预处理第33-36页
        3.3.1 大气校正第33页
        3.3.2 多源数据配准第33-34页
        3.3.3 镶嵌、裁剪与云掩膜第34-35页
        3.3.4 指数提取第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 最优分割方案选择第37-52页
    4.1 影像分割质量评价第37-38页
        4.1.1 影像分割质量评价概述第37-38页
        4.1.2 改进的欧式距离3影像分割评价方法第38页
    4.2 基于多源数据与分形网络演化算法的最优分割方案选择第38-48页
    4.3 分形网络演化算法与光谱差异分割结合的最优分割方案选择第48-51页
    4.4 本章小结第51-52页
第5章 自然资源目标特征库构建第52-65页
    5.1 自然资源分类系统第52-55页
        5.1.1 国内外土地利用/覆被分类系统第52-53页
        5.1.2 自然资源分类系统第53-55页
    5.2 影像对象特征量化表达第55-59页
        5.2.1 影像对象特征分类第55-56页
        5.2.2 特征量化表达第56-59页
    5.3 自然资源目标特征库组织与存储第59-64页
        5.3.1 概念设计第59-60页
        5.3.2 逻辑设计第60-61页
        5.3.3 物理设计第61-62页
        5.3.4 目标特征库的采样与入库第62-64页
    5.4 本章小结第64-65页
第6章 自然资源资产信息提取实验第65-77页
    6.1 决策树C5.0与Boosting算法第65-67页
        6.1.1 决策树C5.第65-66页
        6.1.2 Boosting算法第66-67页
    6.2 2015 年自然资源资产信息提取与精度评价第67-70页
    6.3 2017 年自然资源资产信息提取与精度评价第70-76页
        6.3.1 2017 年多源数据预处理第71页
        6.3.2 基于目标特征库提取不同时相建筑用地信息第71-75页
        6.3.3 基于目标特征库提取不同时相水体信息第75-76页
    6.4 本章小结第76-77页
总结与展望第77-79页
    结论第77-78页
    展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-86页
附录第86-89页
研究生期间参加的学术活动第89页

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