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基于数据挖掘的遥感影像海岸带地物分类方法研究

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

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