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基于KD-Tree的KNN沙尘孤立点监测算法的研究与应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 引言第10-20页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 沙尘遥感卫星监测技术第12-13页
        1.2.2 孤立点检测技术第13-16页
    1.3 本文研究内容第16-17页
    1.4 本文的组织结构第17-20页
第2章 相关技术及实验数据介绍第20-28页
    2.1 理论基础第20-22页
        2.1.1 孤立点的定义与种类第20-21页
        2.1.2 孤立点的成因及处理方法第21-22页
    2.2 孤立点检测算法的评价与方法第22-24页
        2.2.1 召回率与准确率第22-23页
        2.2.2 综合评价指标(F-measure)第23-24页
    2.3 实验数据第24-27页
        2.3.1 Himawari-8数据第24-26页
        2.3.2 MODIS数据第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 KD-KNN沙尘孤立点监测算法第28-48页
    3.1 引言第28页
    3.2 KNN算法第28-32页
        3.2.1 KNN算法流程第29-31页
        3.2.2 KNN算法的分析第31-32页
    3.3 KD-KNN算法第32-40页
        3.3.1 KD-Tree索引快速构建算法第32-35页
        3.3.2 KD-KNN算法流程第35-40页
    3.4 实验设计及结果分析第40-46页
        3.4.1 实验环境第41页
        3.4.2 K值的选取对KD-KNN算法的影响第41页
        3.4.3 维度值的选取对KD-KNN算法的影响第41-42页
        3.4.4 KD-KNN算法与KNN算法分类性能对比第42页
        3.4.5 实验结果分析第42-46页
    3.5 本章小结第46-48页
第4章 沙尘监测遥感应用系统设计与功能实现第48-64页
    4.1 系统简介第48-50页
        4.1.1 传统KNN分类介绍第48-49页
        4.1.2 沙尘监测遥感应用系统第49-50页
    4.2 系统设计及实现第50-63页
        4.2.1 用户和会话管理模块第51-52页
        4.2.2 数据存取和预处理模块第52-55页
        4.2.3 沙尘判别模块第55-58页
        4.2.4 孤立点检测模块第58-60页
        4.2.5 评价模块第60-62页
        4.2.6 基础服务模块第62-63页
    4.3 本章小结第63-64页
第5章 总结与展望第64-66页
    5.1 主要研究成果与创新点第64页
    5.2 存在的不足和进一步工作展望第64-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与项目第70-72页
致谢第72-73页

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