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多分辨率遥感图像复合分类方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
主要符号对照表第9-10页
第1章 绪论第10-26页
   ·课题研究的背景和意义第10-14页
     ·多分辨率遥感图像复合分类方法的提出第10-13页
     ·课题研究的意义第13-14页
   ·相关技术发展现状第14-19页
   ·论文主要工作第19-23页
     ·论文研究的主要内容第19-22页
     ·论文研究的主要贡献第22-23页
   ·论文的结构安排第23-26页
第2章 复合分类方法框架和数据介绍第26-44页
   ·复合分类方法理论框架第26-32页
     ·单一分辨率遥感图像分类方法第26-28页
     ·复合分类方法指导模型基本思路第28-32页
   ·复合分类方法基本功能模块第32-38页
     ·配准模块第33页
     ·分类特征提取模块第33-36页
     ·高分辨率图像参考量提取模块第36页
     ·精度评估第36-38页
   ·论文实验数据第38-43页
     ·MODIS数据特点与获取第39-40页
     ·Landsat-5 TM 数据特点与获取第40-41页
     ·Landsat-7 ETM+数据特点与获取第41页
     ·IKONOS数据特点与获取第41-42页
     ·SPOT-4数据特点与获取第42页
     ·地面真值数据获取第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第3章 基于组合核函数非线性退化模型的复合分类法第44-67页
   ·研究问题的提出第44-49页
     ·线性退化模型第44-46页
     ·线性退化树模型第46-48页
     ·线性退化模型现存问题分析第48-49页
   ·非线性退化模型设计第49-54页
     ·非线性模型基本结构第49-51页
     ·核函数理论第51-54页
   ·基于组合核的非线性退化模型(MK-R)实现第54-58页
     ·组合核函数的选取第54-56页
     ·MK-R模型的扩展应用第56-57页
     ·基于MK-R退化模型的复合分类算法流程第57-58页
   ·实验与分析第58-66页
     ·Landsat-5和SPOT-4组合实验第58-62页
     ·MODIS 250m与ETM+组合实验第62-66页
   ·本章小结第66-67页
第4章 基于“真实”似然特征的复合分类方法第67-89页
   ·研究问题的提出第67-72页
     ·最大似然分类方法第67-69页
     ·基于似然函数的复合分类方法第69-72页
   ·“真实”似然特征提取第72-78页
     ·似然分布灰度图第72-74页
     ·云理论基本概念第74-75页
     ·基于云理论的“真实”似然特征提取算法第75-78页
   ·基于加权最大似然准则的复合分类方法第78-81页
   ·MODIS与ETM+组合实验与分析第81-88页
     ·数据处理第81-82页
     ·似然分布图提取第82-85页
     ·“真实”似然特征映射模型第85-88页
     ·基于“真实”似然特征全局低分辨率图像分类第88页
   ·本章小结第88-89页
第5章 基于条件随机场模型的复合分类方法第89-100页
   ·研究问题的提出第89-90页
   ·基于条件随机场模型的复合分类算法第90-94页
     ·条件随机场模型设计第90-92页
     ·基于条件随机场模型的复合分类算法流程第92-94页
   ·实验与分析第94-99页
     ·MODIS 250m与ETM+分辨率1:8数据组合第94-95页
     ·IKONOS与TM数据组合第95-97页
     ·不同分辨率组合对不同复合分类方法精度影响分析第97-99页
   ·本章小结第99-100页
第6章 多分辨率遥感图像复合分类系统及其应用第100-117页
   ·复合分类方法在农作物种植面积估计中的应用第100-110页
     ·大尺度作物种植面积遥感监测的战略意义第100-103页
     ·复合分类在种植面积监测中的应用第103-106页
     ·水稻种植面积估计实验与分析第106-110页
   ·复合分类应用系统第110-117页
     ·复合分类应用系统的功能设计第110-114页
     ·软件处理系统与业务应用的关系第114-117页
第7章 总结与展望第117-120页
   ·论文总结第117-119页
   ·技术展望第119-120页
参考文献第120-128页
致谢第128-130页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第130页

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