遥感数据可靠性分类方法研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| Extended Abstract | 第10-14页 |
| 目录 | 第14-18页 |
| 图清单 | 第18-25页 |
| 表清单 | 第25-29页 |
| 变量注释表 | 第29-31页 |
| 1 绪论 | 第31-47页 |
| ·研究背景与选题依据 | 第31-32页 |
| ·国内外研究进展 | 第32-44页 |
| ·研究目标 | 第44页 |
| ·研究内容与章节安排 | 第44-47页 |
| 2 训练样本数据对遥感数据分类精度的影响 | 第47-79页 |
| ·训练样本数量对分类精度的影响 | 第47-64页 |
| ·训练样本质量对分类精度的影响 | 第64-75页 |
| ·训练样本抽样方法对分类精度的影响 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 3 基于模糊拓扑支持向量机的遥感数据分类 | 第79-99页 |
| ·支持向量机 | 第79-81页 |
| ·基于 FTSVM 的遥感数据分类模型 | 第81-89页 |
| ·实验结果与分析 | 第89-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 4 基于自适应权值的多分类器组合遥感数据分类 | 第99-115页 |
| ·标准的多分类器组合 | 第100-102页 |
| ·基于矩阵特征值自适应权值多分类器组合模型 | 第102-107页 |
| ·实验结果与分析 | 第107-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 5 融合光谱与空间特征的遥感数据分类 | 第115-200页 |
| ·基于 MFCM 分割的遥感影像分类 | 第115-136页 |
| ·基于空间引力模型的 MRF 遥感数据分类 | 第136-149页 |
| ·基于光谱、纹理和像元形状特征融合的遥感数据分类 | 第149-199页 |
| ·本章小结 | 第199-200页 |
| 6 基于可靠性抽样方法的遥感数据分类精度评价 | 第200-215页 |
| ·基于空间均衡抽样的遥感数据分类精度评价 | 第201-208页 |
| ·基于聚类空间分层抽样的遥感数据分类精度评价 | 第208-214页 |
| ·本章小结 | 第214-215页 |
| 7 结论与展望 | 第215-219页 |
| ·研究结论 | 第215-217页 |
| ·论文创新点 | 第217页 |
| ·研究展望 | 第217-219页 |
| 参考文献 | 第219-232页 |
| 作者简历 | 第232-235页 |
| 学位论文数据集 | 第235页 |
