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基于多特征学习的遥感影像复原与分类

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-15页
缩略语对照表第15-20页
第一章 绪论第20-38页
    1.1 研究背景及意义第20-23页
    1.2 研究进展与现状第23-33页
        1.2.1 遥感影像缺失信息复原第23-25页
        1.2.2 利用多源传感器数据的遥感影像光谱-空间-时间数据融合第25-26页
        1.2.3 训练样本有限情况下的高光谱遥感图像解译与分析第26-28页
        1.2.4 跨视角航空图像和地面街景图像融合第28-32页
        1.2.5 无监督学习的图像语义标注第32-33页
    1.3 本文的主要研究工作及章节安排第33-35页
        1.3.1 主要研究内容第33-35页
    1.4 本文组织结构第35-38页
第二章 基于联合邻域回归的多时相遥感数据缺失信息复原第38-54页
    2.1 引言第38页
    2.2 多时相遥感数据缺失信息复原第38-43页
        2.2.1 遥感影像缺失信息复原问题定义第38-40页
        2.2.2 共同特征空间学习第40-41页
        2.2.3 光谱和空间缺失特征信息重建第41-42页
        2.2.4 遥感影像缺失信息重建优化方法第42-43页
    2.3 实验结果分析第43-51页
        2.3.1 遥感影像光谱缺失信息复原实验第43-47页
        2.3.2 利用多时相遥感图像复原空间缺失信息第47-51页
    2.4 总结与展望第51-54页
第三章 结合空时谱特征的不同分辨率遥感影像融合第54-72页
    3.1 引言第54-55页
    3.2 联合空时谱特征的稀疏表示遥感影像融合模型第55-59页
        3.2.1 空谱特征学习第55-56页
        3.2.2 时序变化特征学习第56页
        3.2.3 结合空时谱特征的遥感影像融合的稀疏表示方法第56-59页
    3.3 优化算法第59-60页
        3.3.1 实相特征学习优化算法第59页
        3.3.2 结合空时谱特征的遥感影像融合的稀疏表示框架优化算法第59-60页
    3.4 实验结果分析第60-68页
        3.4.1 实验数据第60-62页
        3.4.2 实验结果及分析第62-68页
    3.5 总结与展望第68-72页
第四章 基于多特征学习的训练类标有限情况下高光谱遥感影像分类方法第72-90页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 多种核函数的构建第73-75页
        4.2.1 自适应相似性核特征第73-74页
        4.2.2 自适应多样性核特征第74页
        4.2.3 超参数选取策略第74-75页
    4.3 基于核函数和贝叶斯理论的高光谱遥感图像多特征学习方法第75-79页
        4.3.1 决策级融合策略第77-78页
        4.3.2 基于多源特征学习的高光谱分类第78-79页
    4.4 实验结果分析第79-89页
        4.4.1 实验数据介绍第79-81页
        4.4.2 实验参数设置第81-84页
        4.4.3 实验结果分析第84-89页
    4.5 总结与展望第89-90页
第五章 跨视角航拍图像与地面街景弱监督数据融合第90-102页
    5.1 引言第90页
    5.2 基于无监督域适应对抗模型的跨视角航拍图像和街景图像的融合第90-94页
        5.2.1 网络结构介绍第91-93页
        5.2.2 迭代优化过程第93-94页
    5.3 实验结果及分析第94-98页
        5.3.1 实验数据第94页
        5.3.2 基于弱监督信息的航拍图像和地面街景图像语义分割第94-95页
        5.3.3 跨视角的航拍图像语义分割实验第95-97页
        5.3.4 基于航拍图像的地面街景数据地理定位第97-98页
    5.4 总结与展望第98-102页
第六章 总结展望第102-106页
    6.1 研究结论第102-104页
    6.2 研究展望第104-106页
参考文献第106-124页
致谢第124-126页
作者简介第126-127页

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