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高光谱高空间分辨率遥感影像建筑物提取及场景理解

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-24页
    1.1 遥感影像建筑物提取及场景理解的研究背景与意义第11-12页
        1.1.1 遥感影像建筑物提取研究背景与意义第11-12页
        1.1.2 遥感影像场景理解的研究背景与意义第12页
    1.2 遥感影像建筑物提取与场景理解国内外研究现状第12-21页
        1.2.1 遥感影像建筑物提取国内外研究现状第12-17页
        1.2.2 遥感影像建筑物提取面临的挑战第17-18页
        1.2.3 遥感影像场景理解研究现状第18-21页
        1.2.4 遥感影像场景理解面临的挑战第21页
    1.3 本文研究内容与组织结构第21-24页
        1.3.1 本文研究内容与关键技术第21-23页
        1.3.2 本文组织结构第23-24页
第二章 面向对象的遥感影像建筑物提取与场景理解基础理论第24-48页
    2.1 面向对象技术第24-27页
        2.1.1 多尺度分割理论第24-26页
        2.1.2 区域异质性准则第26-27页
    2.2 遥感影像多特征提取及融合第27-39页
        2.2.1 遥感影像光谱特征第27-29页
        2.2.2 遥感影像颜色特征第29-31页
        2.2.3 遥感影像纹理特征第31-34页
        2.2.4 遥感影像形状特征第34-39页
        2.2.5 遥感影像多特征融合技术第39页
    2.3 稀疏表示分类第39-44页
        2.3.1 基于稀疏表示的遥感影像分类第40-42页
        2.3.2 Fisher约束字典学习算法第42-44页
    2.4 基于中层语义的遥感影像场景理解第44-47页
        2.4.1 基于中层语义的遥感影像场景理解第44-45页
        2.4.2 神经网络模型第45-47页
    2.5 本章小结第47-48页
第三章 基于稀疏表示的面向对象高光谱高空间分辨率遥感影像建筑物提取第48-77页
    3.1 高光谱高空间分辨率实验数据介绍第48-52页
        3.1.1 高光谱遥感影像数据第48-49页
        3.1.2 高空间分辨率遥感影像数据第49-52页
    3.2 面向对象的高光谱高空间分辨率遥感影像多尺度分割实验第52-56页
        3.2.1 高光谱遥感影像面向对象的多尺度分割第52-54页
        3.2.2 高空间分辨率遥感影像面向对象的多尺度分割第54-56页
    3.3 多特征提取实验第56-60页
        3.3.1 高光谱遥感影像特征提取第56-58页
        3.3.2 高空间分辨率遥感影像多特征提取第58-60页
    3.4 面向对象的多特征融合实验第60-61页
        3.4.1 高空间分辨率遥感影像面向对象的特征提取第61页
        3.4.2 高空间分辨率遥感影像面向对象的多特征融合第61页
    3.5 面向对象的高光谱高空间分辨率遥感影像建筑物提取实验第61-70页
        3.5.1 高光谱高空间分辨率遥感影像样本选取第62-63页
        3.5.2 高光谱高空间分辨率遥感影像建筑物提取第63-69页
        3.5.3 基于像素的高光谱高空间分辨率遥感影像建筑物提取实验第69-70页
    3.6 实验结果分析第70-75页
        3.6.1 高光谱遥感影像建筑物提取实验结果分析第70-72页
        3.6.2 高空间分辨率遥感影像建筑物提取实验结果分析第72-75页
    3.7 本章小结第75-77页
第四章 基于神经网络的高光谱高空间分辨率遥感影像建筑物场景理解第77-84页
    4.1 基于RBF-NN模型的高光谱高空间分辨率遥感建筑物影像场景理解实验第77-82页
        4.1.1 中层语义特征提取第77-78页
        4.1.2 基于RBF-NN模型的高光谱高空间分辨率遥感影像建筑物场景分类第78-82页
    4.2 实验结果分析第82-83页
    4.3 本章小结第83-84页
第五章 总结和展望第84-86页
    5.1 本文总结第84-85页
    5.2 不足与展望第85-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-93页
攻读学位期间取得的研究成果第93页

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