基于空间数据挖掘与知识发现的遥感影像分类研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·遥感分类的研究现状及存在的问题 | 第9-15页 |
| ·目视解译分类方法 | 第10页 |
| ·传统的计算机分类方法 | 第10-11页 |
| ·改进的计算机分类方法 | 第11-13页 |
| ·基于多源数据复合的分类方法 | 第13-14页 |
| ·决策树分类法 | 第14-15页 |
| ·研究目的 | 第15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于归纳学习的遥感影像分类方法 | 第17-27页 |
| ·空间数据挖掘与知识发现 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘与知识发现产生的背景 | 第17-18页 |
| ·空间数据挖掘与知识发现的概念 | 第18-19页 |
| ·空间数据挖掘与知识发现的方法及应用 | 第19页 |
| ·知识获取的决策树归纳学习方法 | 第19-27页 |
| ·决策树归纳法 | 第19-23页 |
| ·知识库的构建 | 第23-24页 |
| ·决策树分类原理 | 第24-25页 |
| ·C4.5 算法的知识获取 | 第25-27页 |
| 第3章 试验区及研究框架 | 第27-31页 |
| ·试验区 | 第27-28页 |
| ·数据与软件 | 第28-29页 |
| ·试验区土地利用/覆被的影像特征 | 第29-30页 |
| ·研究框架 | 第30-31页 |
| 第4章 遥感影像土地利用/覆被分类试验研究 | 第31-58页 |
| ·影像预处理 | 第31-33页 |
| ·几何校正 | 第31-32页 |
| ·辐射校正 | 第32-33页 |
| ·噪声剔除 | 第33页 |
| ·特征提取 | 第33-35页 |
| ·影像光谱特征的分析与表达 | 第35-39页 |
| ·影像光谱特征 | 第35页 |
| ·各类地物光谱特征分析 | 第35-39页 |
| ·纹理分析 | 第39-44页 |
| ·多源空间数据库构建 | 第44-47页 |
| ·试验区分类知识的获取与知识库的构建 | 第47-55页 |
| ·训练样本获取 | 第47页 |
| ·利用 C4.5 进行归纳学习 | 第47-53页 |
| ·试验区知识库的构建 | 第53-55页 |
| ·基于知识的推理分类 | 第55-58页 |
| 第5章 分类结果分析 | 第58-63页 |
| ·分类精度评价指标 | 第58-60页 |
| ·分类精度评价 | 第60-63页 |
| 第6章 结论 | 第63-65页 |
| ·结论与讨论 | 第63页 |
| ·不足和展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70-71页 |
