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面向分类的遥感影像样本库与知识库构建方法

致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-17页
   ·研究背景和意义第10-11页
   ·相关研究概况第11-14页
     ·问题的提出第11-12页
     ·本体的定义第12-13页
     ·本体在地理信息领域的研究及发展现状第13-14页
   ·论文章节安排第14-15页
   ·研究内容及技术路线第15-17页
     ·研究内容第15页
     ·技术路线第15-17页
2 高分辨率遥感影像样本库构建方法第17-29页
   ·样本采集方法第17-18页
   ·特征提取第18-22页
     ·光谱特征第18-19页
     ·纹理特征第19-21页
     ·形状特征第21页
     ·空间拓扑关系特征第21-22页
   ·高分遥感影像样本库构建第22-25页
   ·样本库数据分类规则提取第25-28页
     ·决策树算法简介第25-26页
     ·决策树构造原理第26页
     ·C4.5算法基本原理第26-28页
   ·本章小结第28-29页
3 高分辨率遥感影像知识库构建方法第29-46页
   ·本体简介第29-31页
     ·本体结构第29页
     ·本体构建规则第29-30页
     ·本体构建方法第30-31页
   ·本体描述语言OWL第31-36页
     ·OWL简介第31-32页
     ·OWL本体组成第32-34页
     ·OWL建模原语第34-35页
     ·OWL本体表达能力第35-36页
   ·本体编辑及开发工具第36-37页
   ·基于地理本体模型的遥感影像知识库构建第37-45页
     ·地理本体模型设计第38页
     ·地理本体构建方法第38-40页
     ·样本库与地理本体之间的映射规则第40-42页
     ·地理本体生成第42-45页
   ·本章小结第45-46页
4 系统设计与实现第46-53页
   ·需求分析第46页
   ·系统实现第46-52页
   ·本章小结第52-53页
5 应用试验第53-63页
   ·研究区域概况第53页
   ·实验数据介绍第53-54页
   ·实验过程第54-62页
     ·样本采集第54-58页
     ·影像分类第58-60页
     ·误分类提取第60-62页
   ·本章小结第62-63页
6 总结与展望第63-65页
   ·研究总结第63页
   ·展望第63-65页
参考文献第65-68页
作者简历第68-70页
学位论文数据集第70页

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