| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 遥感技术的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 遥感图像分类建模方法 | 第11-12页 |
| 1.1.3 遥感在资源勘测领域中的应用 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 遥感分类研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 遥感在煤炭矿研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究方法的背景及国内外现状 | 第15-17页 |
| 1.3.1 Landsat 8遥感卫星研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 极限学习机研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 遥感图像预处理 | 第18-32页 |
| 2.1 遥感图像获取 | 第18-19页 |
| 2.2 辐射定标 | 第19-22页 |
| 2.2.1 Landsat数据定标 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Landsat 8 OLI定标工具 | 第21-22页 |
| 2.3 大气校正 | 第22-26页 |
| 2.3.1 FLAASH大气校正 | 第22-24页 |
| 2.3.2 Landsat 8 OLI FLAASH大气校正工具 | 第24-26页 |
| 2.4 光谱数据提取 | 第26-28页 |
| 2.4.1 样本数据提取 | 第26-27页 |
| 2.4.2 遥感图像数据提取 | 第27-28页 |
| 2.5 煤矿区与遥感图像展示 | 第28-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于改进ELM算法构建煤炭分类模型 | 第32-56页 |
| 3.1 基础ELM算法原理 | 第32-34页 |
| 3.2 基础ELM算法建模 | 第34-37页 |
| 3.2.1 广宁露天煤矿区数据 | 第35-36页 |
| 3.2.2 霍林河露天煤矿区数据 | 第36-37页 |
| 3.3 基于新型激活函数Ln-ELM算法建模 | 第37-40页 |
| 3.3.1 隐含层节点选择 | 第38-40页 |
| 3.3.2 不同激活函数比较 | 第40页 |
| 3.4 基于集成ILn-ELM算法建模 | 第40-45页 |
| 3.4.1 集成系统模型简介 | 第40-42页 |
| 3.4.2 集成算法的提出 | 第42-44页 |
| 3.4.3 建模实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 3.5 基于随机寻优集成RILn-ELM算法建模 | 第45-52页 |
| 3.5.1 基于随机寻优RLn-ELM算法建模 | 第46-49页 |
| 3.5.2 随机寻优集成RILn-ELM算法的提出 | 第49-50页 |
| 3.5.3 建模实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 3.6 改进ELM算法与其他算法的比较 | 第52-55页 |
| 3.6.1 各种ELM算法精度比较 | 第52-53页 |
| 3.6.2 改进ELM算法与其他算法的比较 | 第53-55页 |
| 3.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 分类模型在遥感图像露天煤矿中的应用 | 第56-68页 |
| 4.1 基于改进ELM算法模型在遥感图像露天煤矿识别 | 第56-61页 |
| 4.1.1 基于基础ELM模型在遥感图像露天煤矿识别 | 第56-57页 |
| 4.1.2 基于Ln-ELM模型在遥感图像露天煤矿识别 | 第57-58页 |
| 4.1.3 基于集成ILn-ELM模型在遥感图像露天煤矿识别 | 第58-59页 |
| 4.1.4 基于随机寻优集成RILn-ELM模型在遥感图像露天煤矿识别 | 第59-60页 |
| 4.1.5 不同ELM模型的比较 | 第60-61页 |
| 4.2 不同识别方法的比较 | 第61-65页 |
| 4.2.1 广宁煤矿区 | 第61-63页 |
| 4.2.2 霍林河煤矿区 | 第63-65页 |
| 4.3 分类模型应用在其他露天煤矿区 | 第65-67页 |
| 4.3.1 在中国伊敏煤矿区的应用 | 第65-66页 |
| 4.3.2 在印度尼西亚南加里曼丹煤矿区的应用 | 第66-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文总结 | 第68-69页 |
| 5.2 工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 硕士期间所做的工作和科研成果 | 第80页 |
