首页--天文学、地球科学论文--大气科学(气象学)论文--一般理论与方法论文--大气遥感论文

高分辨率卫星多光谱影像的云雪分离研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景和意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-12页
        1.2.1 光谱特征法第9-10页
        1.2.2 空间纹理法第10-11页
        1.2.3 模式识别法第11页
        1.2.4 其它方法第11-12页
        1.2.5 未来趋势第12页
    1.3 研究内容与技术路线第12-14页
        1.3.1 研究内容第12-13页
        1.3.2 技术路线第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-16页
第2章 云的特性及检测技术分析第16-22页
    2.1 云的成因及种类第16-19页
    2.2 云的影像特性第19-20页
    2.3 基于云特性的云检测技术分析第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第3章 对象级云雪区域提取第22-36页
    3.1 图像分割算法介绍第22-28页
        3.1.1 图像分割算法类别第22-24页
        3.1.2 均值漂移第24-26页
        3.1.3 简单线性迭代聚类第26-28页
    3.2 结合光谱特征法与图像分割法的综合提取第28-31页
        3.2.1 兴趣区检测第28-29页
        3.2.2 图像分割算法选择第29-30页
        3.2.3 对象级兴趣区提取第30-31页
    3.3 试验结果与分析第31-34页
        3.3.1 目视评估第31-33页
        3.3.2 精度评定第33-34页
    3.4 本章小结第34-36页
第4章 结合GrabCut像素级优化的云雪分类第36-51页
    4.1 SVM算法第36-39页
        4.1.1 理论背景第36页
        4.1.2 基本原理第36-39页
        4.1.3 多分类方法第39页
    4.2 GrabCut算法第39-42页
        4.2.1 图割理论第39-41页
        4.2.2 GrabCut算法原理第41-42页
    4.3 考虑云雪对象形状特性的特征选择与设计第42-46页
        4.3.1 现有特征第43-45页
        4.3.2 曲率直方图第45-46页
    4.4 SVM多分类器构造第46-47页
    4.5 基于GrabCut的像素级优化第47-48页
    4.6 试验结果与分析第48-50页
        4.6.1 特征有效性验证第48-49页
        4.6.2 GrabCut有效性验证第49-50页
    4.7 本章小结第50-51页
第5章 高分卫星多光谱影像云雪分离试验第51-57页
    5.1 试验区域与数据第51页
    5.2 数据预处理第51-52页
    5.3 云雪分离效果评价第52-55页
        5.3.1 目视评估第52-54页
        5.3.2 精度评定第54-55页
    5.4 算法局限性第55-56页
    5.5 本章小结第56-57页
第6章 总结与展望第57-58页
参考文献第58-62页
致谢第62-63页

论文共63页,点击 下载论文
上一篇:公众自主式参与的区域生态安全感知研究
下一篇:基于语义分割的数字正射影像镶嵌及其质量评价方法研究