摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
0. 前言 | 第9-16页 |
·选题意义 | 第9页 |
·研究思路 | 第9-10页 |
·数据挖掘简介 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-16页 |
·海岸线提取现状 | 第11-14页 |
·海岸带地物遥感分类现状 | 第14-16页 |
1. 基于关联规则的多光谱影像海岸线分类提取方法 | 第16-52页 |
·基于关联规则的海岸线提取流程 | 第17-20页 |
·海陆分离关联规则挖掘与基于规则的海陆分离 | 第18页 |
·海岸线提取方法 | 第18-19页 |
·噪声线段消除算法 | 第19-20页 |
·类别关联规则算法 | 第20-23页 |
·关联规则简介 | 第20-21页 |
·Apriori 算法 | 第21-22页 |
·类别关联规则算法的提出 | 第22页 |
·规则使用策略 | 第22-23页 |
·数据源选择与线段匹配度评价方法 | 第23-26页 |
·数据源选择 | 第23-24页 |
·线段匹配精度评价方法 | 第24-26页 |
·基岩海岸、人工海岸和已开发的粉砂淤泥质海岸的海岸线提取算法 | 第26-34页 |
·基岩海岸、人工海岸和已开发的粉砂淤泥质海岸的特征分析 | 第28页 |
·特征空间选取 | 第28-30页 |
·海陆分离规则挖掘 | 第30-33页 |
·实验结果 | 第33-34页 |
·砂质海岸的海岸线提取算法 | 第34-39页 |
·砂质海岸特征分析 | 第36-37页 |
·砂质岸线提取算法 | 第37-38页 |
·实验结果 | 第38-39页 |
·适用范围 | 第39页 |
·生物海岸的海岸线提取算法 | 第39-46页 |
·生物海岸特征分析 | 第40-43页 |
·生物岸线提取算法 | 第43-44页 |
·实验结果 | 第44-46页 |
·未开发的粉砂淤泥质海岸的海岸线提取算法 | 第46-51页 |
·粉砂淤泥质海岸特征分析 | 第47-48页 |
·未开发的粉砂淤泥质岸线提取方法 | 第48-50页 |
·实验结果 | 第50页 |
·适用范围 | 第50-51页 |
·小结 | 第51-52页 |
2. 基于证据理论的遥感影像海岸带地物分类方法 | 第52-99页 |
·基于证据理论的遥感影像海岸带地物分类方法设计 | 第52-61页 |
·Dempster-Shafer 证据理论 | 第52-53页 |
·类型识别证据理论 | 第53-54页 |
·证据理论的扩展 | 第54-60页 |
·基于证据理论的地物类型识别方法设计 | 第60-61页 |
·实验与结果 | 第61-83页 |
·数据源与研究区域 | 第61-62页 |
·影像分割 | 第62-64页 |
·斑块矢量化 | 第64-67页 |
·证据源的选择 | 第67-74页 |
·基本概率分布(BPA)函数的构造 | 第74-77页 |
·分类规则的形成 | 第77-78页 |
·训练样本地物类型识别 | 第78-83页 |
·分类精度检验 | 第83-97页 |
·训练样本分类精度 | 第83-84页 |
·测试数据分类精度 | 第84-97页 |
·小结 | 第97-99页 |
3. 基于规则知识的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法 | 第99-126页 |
·基于规则知识的高分辨率影像分层分类算法设计 | 第99-102页 |
·分层分类算法总体设计 | 第99-100页 |
·分类规则使用策略 | 第100-101页 |
·基于规则知识的地物分层分类算法 | 第101-102页 |
·数据源与研究区域 | 第102-107页 |
·数据源 | 第102-104页 |
·研究区域 | 第104-107页 |
·数据准备 | 第107-109页 |
·影像分割 | 第107-108页 |
·训练样本选择 | 第108-109页 |
·地物分类规则挖掘 | 第109-119页 |
·基于关联规则的地物分类规则挖掘 | 第109-112页 |
·规则解译 | 第112-118页 |
·规则集建立 | 第118-119页 |
·实验结果 | 第119-125页 |
·分层分类方法的训练样本精度评估 | 第119-121页 |
·分层分类方法的整景影像地物分类精度评估 | 第121-125页 |
·适用范围 | 第125页 |
·小结 | 第125-126页 |
4. 结论与下一步工作 | 第126-128页 |
参考文献 | 第128-133页 |
附录 A:对象特征属性描述与计算方法 | 第133-142页 |
附录 B:误差矩阵与精度指标 | 第142-144页 |
致谢 | 第144-145页 |
个人简历 | 第145页 |
发表的学术论文 | 第145页 |