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云模型支持下的遥感图像分类粒计算方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·研究背景及意义第11-13页
   ·国内外研究现状及趋势第13-17页
     ·遥感图像分类研究现状第13-15页
     ·基于粒计算的遥感图像分类方法第15-17页
   ·本文的主要研究内容和论文的组织结构第17-19页
第二章 云模型的基本理论及数学性质第19-41页
   ·引言第19-20页
   ·云模型的概念及正态云模型第20-25页
     ·云模型定义第20-22页
     ·从集合论的角度看云模型第22-23页
     ·二维正态云模型及衍生云模型第23-25页
   ·正态云模型的数学性质第25-36页
     ·正态云模型的云滴近似服从正态分布第26-29页
     ·正态云模型的雾化现象第29-32页
     ·正态云模型的数字特征体现了模糊性和随机性及二者之间的关联性第32-36页
   ·云模型和二型模糊集的联系和区别第36-40页
   ·小结第40-41页
第三章 基于云模型的粒计算模型第41-67页
   ·粒计算的基本原理第41-43页
   ·粒计算的常用模型第43-47页
     ·基于商空间的粒计算模型第44-45页
     ·基于粗糙集的粒计算模型第45-46页
     ·基于模糊信息粒的粒计算模型第46-47页
   ·基于云模型的粒计算模型第47-63页
     ·引言第47-48页
     ·基于云模型的粒化方法第48-51页
     ·基于云模型的粒层次构建第51-54页
     ·基于云模型的粒的计算第54-61页
     ·与其他粒计算模型的关系第61-63页
   ·基于云模型的遥感图像分类粒计算模型第63-65页
   ·小结第65-67页
第四章 基于云模型的遥感图像粒化方法第67-95页
   ·基于云变换的遥感图像粒化方法第67-81页
     ·启发式云变换第68-69页
     ·基于直方图分析的云变换第69-75页
     ·基于高斯混合模型的云变换第75-81页
   ·基于逆向云的遥感图像粒化方法第81-94页
     ·逆向云模型的改进算法第82-86页
     ·基于云模型的遥感图像区域粒化方法第86-94页
   ·小结第94-95页
第五章 基于云模型的粒层次构建的关键问题第95-118页
   ·引言第95-96页
   ·云贴近度及云距离计算第96-108页
     ·经典集合的距离度量第96-99页
     ·模糊集合的距离度量第99-101页
     ·云模型的距离度量第101-108页
   ·正态云综合第108-112页
     ·抽象概念的云综合第108-109页
     ·幅度云综合第109-112页
   ·粒层次构建的终止条件第112-117页
     ·粒层次构建中的雾化现象第112-113页
     ·粒层次构建的终止条件第113-117页
   ·小结第117-118页
第六章 基于云模型的遥感图像分类方法、实验及分析第118-148页
   ·基于云模型和模糊模式识别的中低分辨率遥感图像分类方法第118-133页
     ·遥感图像的非监督分类方法第119-123页
     ·遥感图像的监督分类方法第123-133页
   ·基于云模型和模糊推理的高分辨率遥感图像分类方法第133-147页
   ·小结第147-148页
第七章 总结与展望第148-151页
   ·本文主要的工作和创新点第148-149页
   ·下一步的工作和展望第149-151页
参考文献第151-158页
攻读博士学位期间发表论文及科研情况第158-159页
致谢第159页

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