| 中文摘要 | 第9-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 高分辨率遥感影像的特点与面临的挑战 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外研究现状与存在问题 | 第17-22页 |
| 1.4 论文的研究内容与章节安排 | 第22-26页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第22-24页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第24-26页 |
| 第2章 条件随机场模型 | 第26-38页 |
| 2.1 马尔科夫随机场模型 | 第26-29页 |
| 2.2 条件随机场模型 | 第29-35页 |
| 2.2.1 条件随机场模型的构建 | 第31-32页 |
| 2.2.2 条件随机场模型的学习 | 第32-33页 |
| 2.2.3 条件随机场模型的推理 | 第33-35页 |
| 2.3 条件随机场的应用 | 第35-37页 |
| 2.3.1 条件随机场的扩展模型 | 第35-36页 |
| 2.3.2 条件随机场的应用 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 细节保持的对象条件随机场分类方法 | 第38-71页 |
| 3.1 面向对象和条件随机场分类方法概述 | 第38-42页 |
| 3.1.1 面向对象分类 | 第39-41页 |
| 3.1.2 条件随机场分类 | 第41-42页 |
| 3.1.3 面向对象和条件随机场的对比分析 | 第42页 |
| 3.2 融合分割先验的细节保持条件随机场分类 | 第42-58页 |
| 3.2.1 模型构建与推理 | 第43-47页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第47-48页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第48-58页 |
| 3.3 混合对象条件随机场分类 | 第58-70页 |
| 3.3.1 模型构建 | 第58-59页 |
| 3.3.2 对象级分类融合 | 第59-61页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第61-62页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第62-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 融合空间位置信息的高阶条件随机场分类方法 | 第71-87页 |
| 4.1 高阶条件随机场模型概述 | 第71-72页 |
| 4.2 融合空间位置信息的高阶条件随机场分类方法 | 第72-77页 |
| 4.2.1 一元势能 | 第73-74页 |
| 4.2.2 二元势能 | 第74页 |
| 4.2.3 高阶势能 | 第74-76页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第76-77页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第77-86页 |
| 4.3.1 实验描述 | 第77-78页 |
| 4.3.2 实验1: 樊村QuickBird数据 | 第78-80页 |
| 4.3.3 实验2: 武汉IKONOS数据 | 第80-82页 |
| 4.3.4 实验3: Pavia Center ROSIS数据 | 第82-85页 |
| 4.3.5 参数分析 | 第85-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 基于合作博弈推理的条件随机场分类方法 | 第87-101页 |
| 5.1 博弈论概述 | 第87-88页 |
| 5.2 条件随机场模型构建 | 第88-89页 |
| 5.3 基于合作博弈推理的条件随机场分类方法 | 第89-92页 |
| 5.3.1 期望能量模型 | 第90-91页 |
| 5.3.2 合作博弈方法 | 第91-92页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第92-100页 |
| 5.4.1 实验描述 | 第92-93页 |
| 5.4.2 实验数据 | 第93-95页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第95-99页 |
| 5.4.4 参数分析 | 第99-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 基于条件随机场的亚像元制图方法 | 第101-122页 |
| 6.1 亚像元制图概述 | 第101-103页 |
| 6.2 亚像元制图基本理论 | 第103-108页 |
| 6.2.1 亚像元制图问题 | 第103-104页 |
| 6.2.2 传统亚像元制图方法 | 第104-108页 |
| 6.3 基于条件随机场的亚像元制图方法 | 第108-112页 |
| 6.3.1 一元势能 | 第108-110页 |
| 6.3.2 二元势能 | 第110-111页 |
| 6.3.3 算法流程 | 第111-112页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第112-121页 |
| 6.4.1 实验方案 | 第112-114页 |
| 6.4.2 实验1:Washington DC HYDICE数据 | 第114-116页 |
| 6.4.3 实验2:HYDICEUrban数据 | 第116-118页 |
| 6.4.4 实验3:真实Nuance数据 | 第118-120页 |
| 6.4.5 参数分析 | 第120-121页 |
| 6.5 本章小结 | 第121-122页 |
| 第7章 高分辨率遥感影像条件随机场分类原型系统 | 第122-128页 |
| 7.1 系统设计 | 第122-124页 |
| 7.2 条件随机场分类方法综合对比 | 第124-125页 |
| 7.3 大规模地表覆盖制图实验 | 第125-127页 |
| 7.4 本章小结 | 第127-128页 |
| 第8章 总结与展望 | 第128-131页 |
| 8.1 本文总结 | 第128-129页 |
| 8.2 研究展望 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-147页 |
| 附录 | 第147-150页 |
| 致谢 | 第150-151页 |