基于卷积神经网络的地表覆盖分类自动质量评价方法研究

致谢	第3-5页
摘要	第5-6页
abstract	第6-7页
1 绪论	第15-23页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-20页
1.3 研究内容	第20-21页
1.4 论文章节安排	第21-22页
1.5 技术路线	第22-23页
2 卷积神经网络基本理论及方法	第23-31页
2.1 深度学习基本理论	第23-25页
2.2 卷积神经网络结构及原理	第25-30页
2.3 本章小结	第30-31页
3 地表覆盖分类生产及分类精度评价方法	第31-39页
3.1 地表覆盖分类数据生产技术方法	第31-33页
3.2 现有地表覆盖分类的分类精度评价方法	第33-35页
3.3 遥感影像分类精度评价的发展	第35-36页
3.4 基于分布式表达的精度评价	第36-38页
3.5 本章小结	第38-39页
4 卷积神经网络对遥感影像分类的识别能力	第39-60页
4.1 卷积神经网络对遥感影像分类的适用性	第39页
4.2 卷积神经网络主要模型及分析	第39-45页
4.3 网络对遥感影像的分类识别性能对比实验	第45-59页
4.4 本章小结	第59-60页
5 地表覆盖分类的自动分类精度评价	第60-71页
5.1 以影像图幅为单元的自动评价策略	第60-67页
5.2 地表覆盖分类自动分类精度评价方法	第67-69页
5.3 地表覆盖分类自动分类精度评价实验	第69-70页
5.4 本章小结	第70-71页
6 总结与展望	第71-73页
6.1 总结与创新	第71-72页
6.2 不足与展望	第72-73页
附表	第73-82页
参考文献	第82-88页
作者简历	第88-90页
学位论文数据集	第90页