首页--天文学、地球科学论文--测绘学论文--摄影测量学与测绘遥感论文--测绘遥感技术论文

基于支持向量机的多特征融合云检测研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究的背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 云检测现有方法第10-12页
        1.2.2 云检测现存问题第12-13页
    1.3 论文的主要研究工作第13-14页
    1.4 技术路线第14-16页
2 基本理论第16-31页
    2.1 云的形成原理与成像特性分析第16-19页
        2.1.1 云的物理特性分析第16-17页
        2.1.2 云的成像特性分析第17页
        2.1.3 典型云特征第17-19页
    2.2 分形维数理论第19-20页
    2.3 多尺度理论与原理第20-24页
        2.3.1 多尺度表达第20-21页
        2.3.2 检测基本原理第21-22页
        2.3.3 检测流程第22-24页
        2.3.4 分块处理第24页
    2.4 支持向量机第24-29页
        2.4.1 线性支持向量机第26页
        2.4.2 非线性支持向量机第26-28页
        2.4.3 分类器设计第28-29页
    2.5 分类精度评价指标第29-30页
    2.6 本章小结第30-31页
3 传统云检测算法分析第31-42页
    3.1 数据定标第31-33页
    3.2 传统云检测算法第33-38页
        3.2.1 多尺度阈值云检测第35-36页
        3.2.2 光谱特征法云检测第36页
        3.2.3 NDVI法云检测第36-37页
        3.2.4 基于面向对象的云检测第37-38页
    3.3 传统云检测结果定量分析第38-41页
    3.4 本章小结第41-42页
4 支持向量机多特征融合云检测第42-63页
    4.1 云检测方法选择依据第42-44页
        4.1.1 分类器的选择第42-43页
        4.1.2 特征选择第43-44页
    4.2 云识别分类原则第44-45页
    4.3 SVM多特征云检测第45-53页
        4.3.1 特征提取第45-47页
        4.3.2 多特征融合第47-50页
        4.3.3 面向对象的后处理第50-53页
    4.4 云检测结果质量评定第53-58页
        4.4.1 STN与单一特征对比分析第54-56页
        4.4.2 STN与传统云检测算法对比分析第56-58页
    4.5 扩展性实验第58-62页
        4.5.1 Landsat影像云检测第59-60页
        4.5.2 Spot影像云检测第60-62页
    4.6 本章小结第62-63页
5 结论与展望第63-65页
    5.1 结论第63-64页
    5.2 展望第64-65页
参考文献第65-69页
作者简历第69-71页
学位论文数据集第71页

论文共71页,点击 下载论文
上一篇:长江经济带环境污染变动的时空特征分析
下一篇:马克思主义生态思想视域下对太原市雾霾治理的研究