基于距离的遥感图像分类方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 遥感图像分类国内外研究现状综述及分析 | 第14-26页 |
| 1.2.1 传统分类方法 | 第14-21页 |
| 1.2.2 神经网络分类 | 第21-22页 |
| 1.2.3 基于智能优化的分类 | 第22-23页 |
| 1.2.4 面向对象分类 | 第23-24页 |
| 1.2.5 语境分类 | 第24-26页 |
| 1.3 遥感图像分类面临的挑战 | 第26-27页 |
| 1.4 研究内容及创新之处 | 第27-28页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第28-30页 |
| 第二章 遥感图像分类基础 | 第30-40页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 遥感图像分类 | 第30-31页 |
| 2.3 遥感图像数据特征 | 第31-33页 |
| 2.3.1 光谱特征 | 第31页 |
| 2.3.2 纹理特征 | 第31-32页 |
| 2.3.3 结构特征 | 第32-33页 |
| 2.4 遥感图像分类过程 | 第33-34页 |
| 2.5 遥感图像分类评价标准 | 第34-38页 |
| 2.5.1 有监督分类评价标准 | 第34-36页 |
| 2.5.2 无监督分类评价标准 | 第36-38页 |
| 2.6 传统距离函数 | 第38-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 一种改进的无监督OPF分类器 | 第40-57页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 无监督OPF算法 | 第40-43页 |
| 3.3 改进的无监督OPF算法 | 第43-46页 |
| 3.4 评价指标 | 第46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-56页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第46-49页 |
| 3.5.2 参数设置 | 第49-53页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第53-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 利用SRM的遥感图像语境分类 | 第57-82页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 结合空间信息的混合距离函数 | 第57-61页 |
| 4.2.1 SRM算法合并预测 | 第58页 |
| 4.2.2 SRM算法合并顺序 | 第58-60页 |
| 4.2.3 结合空间信息的混合距离函数 | 第60-61页 |
| 4.3 传统基于距离的有监督分类算法 | 第61-68页 |
| 4.3.1 有监督OPF | 第61-65页 |
| 4.3.2 有监督OPF的快速分类 | 第65-66页 |
| 4.3.3 k-NN算法基本原理 | 第66-67页 |
| 4.3.4 k-NN与OPF的对比分析 | 第67-68页 |
| 4.4 利用混合距离的语境分类器 | 第68-69页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第69-81页 |
| 4.5.1 数据集描述 | 第69-70页 |
| 4.5.2 参数设置 | 第70-71页 |
| 4.5.3 分类结果分析 | 第71-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 分割尺度对混合距离语境分类器的影响 | 第82-94页 |
| 5.1 引言 | 第82页 |
| 5.2 参数设置 | 第82-84页 |
| 5.3 参数值变化时分类结果及分析 | 第84-93页 |
| 5.3.1 分类正确率变化及分析 | 第84-86页 |
| 5.3.2 分类效果对比图 | 第86-93页 |
| 5.4 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 总结和展望 | 第94-97页 |
| 6.1 本文工作 | 第94-95页 |
| 6.2 展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 在学期间公开发表论文及专著情况 | 第109页 |
