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Landsat遥感图像云检测及薄云去除的研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及选题意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-16页
        1.2.1 云检测研究现状第11-14页
        1.2.2 云去除研究现状第14-16页
    1.3 本文研究内容及基本结构第16-18页
第二章 云检测的相关信息第18-25页
    2.1 Landsat卫星简介第18-19页
    2.2 Landsat-7产品第19页
    2.3 数据定标第19-20页
    2.4 云的物理特性第20-21页
    2.5 云检测原理第21-23页
        2.5.1 电磁波辐射原理第21页
        2.5.2 云的光谱特性第21页
        2.5.3 土壤的光谱特性第21-22页
        2.5.4 植被的光谱特性第22页
        2.5.5 雪的光谱特性第22页
        2.5.6 水的光谱特性第22-23页
    2.6 纹理特征和空间特性第23-24页
        2.6.1 灰度共生矩阵第23页
        2.6.2 分形维数第23-24页
    2.7 本章小结第24-25页
第三章 ACCA与OTSU检测方法第25-29页
    3.1 ACCA云检测算法第25-26页
    3.2 改进的ACCA算法第26-27页
    3.3 OTSU云检测方法第27-28页
    3.4 本章小结第28-29页
第四章 基于ACCA与人工神经网络结合的云检测方法研究第29-55页
    4.1 人工神经网络的起源和发展第29-31页
        4.1.1 生物神经网络第29-30页
        4.1.2 人工神经网络的发展史第30-31页
        4.1.3 人工神经网络的研究热点第31页
    4.2 人工神经网络简介第31-34页
        4.2.1 人工神经网络的种类第32-33页
        4.2.2 人工神经网络的激活函数第33-34页
    4.3 BP神经网络第34-39页
        4.3.1 基本模型第34-35页
        4.3.2 训练过程第35-36页
        4.3.3 隐层数和隐层节点数第36页
        4.3.4 初始权值第36-37页
        4.3.5 样本选取第37页
        4.3.6 基本BP算法的缺陷及改进方法第37-39页
    4.4 径向基函数神经网络第39-43页
        4.4.1 径向基函数第40-41页
        4.4.2 径向基函数神经网络学习算法第41-43页
    4.5 概率神经网络第43-46页
        4.5.1 网络结构第43-44页
        4.5.2 基本理论基础第44-46页
    4.6 ACCA与人工神经网络相结合的云检测方法第46-49页
        4.6.1 特征向量选择第46页
        4.6.2 算法流程第46-47页
        4.6.3 BP神经网络的参数设置第47-48页
        4.6.4 径向基网络隐层节点数的讨论第48-49页
        4.6.5 概率神经网络的设置第49页
    4.7 实验结果及分析第49-53页
    4.8 本章小结第53-55页
第五章 薄云去除研究第55-66页
    5.1 傅里叶变换第55页
    5.2 小波变换第55-59页
        5.2.1 小波变换原理第56-57页
        5.2.2 多分辨率分析第57-58页
        5.2.3 mallat算法第58-59页
        5.2.4 二维mallat算法第59页
    5.3 提升小波变换第59-60页
    5.4 小波变换去云原理第60-61页
    5.5 实验结果及分析第61-64页
        5.5.1 实验结果第61-63页
        5.5.2 客观评价指标第63页
        5.5.3 对比评价第63-64页
    5.6 本章小结第64-66页
第六章 全文总结第66-68页
    6.1 全文工作总结第66页
    6.2 研究的不足以及展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-72页
附录A (攻读学位期间发表论文目录)第72页
附录B (攻读硕士学位期间参与科研项目)第72页

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