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基于高分影像的滑坡提取关键技术研究

作者简历第5-6页
摘要第6-9页
abstract第9-12页
第一章 绪论第16-35页
    1.1 研究背景和意义第16-18页
    1.2 遥感影像变化检测概述第18-25页
        1.2.1 变化检测的内容第19页
        1.2.2 变化检测的工作流程第19-23页
        1.2.3 经典变化检测方法介绍及其评述第23-25页
    1.3 国内外研究现状第25-31页
        1.3.1 研究现状与存在的问题第25-30页
        1.3.2 变化检测在滑坡灾害中的应用现状第30-31页
    1.4 变化检测技术的应用及发展前景第31-32页
    1.5 主要研究内容与章节安排第32-35页
第二章 基于像素的ICA/MNF滑坡提取第35-59页
    2.1 常用的图像变换方法分析第35-40页
        2.1.1 主成分分析第35-37页
        2.1.2 典型相关分析第37-40页
        2.1.3 现有方法评述第40页
    2.2 独立成分分析原理与方法第40-43页
        2.2.1 独立成分分析的原理第40-41页
        2.2.2 基于负熵最大化的Fast-ICA算法第41-43页
    2.3 最小噪声比率变换原理第43-44页
    2.4 实验结果与分析第44-58页
        2.4.1 实验工作流程第44-45页
        2.4.2 实验区介绍及原始影像统计分析第45-47页
        2.4.3 独立成分的求解与分析第47-49页
        2.4.4 ICA/MNF变量的求解第49-52页
        2.4.5 方法对比第52-55页
        2.4.6 定量评估第55-58页
    2.5 本章小节第58-59页
第三章 面向对象的随机森林滑坡分类识别第59-86页
    3.1 面向对象技术及常用指标分析第59-66页
        3.1.1 面向对象影像分析技术概述第59-63页
        3.1.2 常用特征分析第63-66页
    3.2 对象特征选择方法第66-67页
    3.3 基于随机森林的对象分类第67-70页
        3.3.1 随机森林原理第68-69页
        3.3.2 随机森林的构建第69-70页
    3.4 实验结果与分析第70-84页
        3.4.1 数据介绍及特征选择实验第70-76页
        3.4.2 随机森林分类及定性评估第76-78页
        3.4.3 与SVM和KNN方法结果对比第78-81页
        3.4.4 分类定量评价第81-82页
        3.4.5 变化检测及精度评价第82-84页
    3.5 本章小节第84-86页
第四章 基于序列多尺度对象的滑坡提取第86-100页
    4.1 最优分割尺度确定分析第86-87页
    4.2 序列多尺度对象的获取与构建第87-92页
        4.2.1 影像分割尺度的获取第88-90页
        4.2.2 检索关联对象第90-91页
        4.2.3 序列多尺度光谱特征变化向量构建第91页
        4.2.4 变化信息的提取第91-92页
    4.3 实验结果与分析第92-99页
        4.3.1 实验结果及定性评估第92-93页
        4.3.2 方法对比第93-94页
        4.3.3 定量评估第94-99页
    4.4 本章小节第99-100页
第五章 改进蜂群算法的影像阈值分割第100-115页
    5.1 基于二维OTSU的影像分割方法第101-105页
        5.1.1 现有二维OTSU算法概述第101-103页
        5.1.2 基于灰度-梯度的OTSU算法第103-105页
    5.2 蜂群算法简述第105-106页
    5.3 改进蜂群算法第106-108页
        5.3.1 最优解引导的蜜源更新方法第106-107页
        5.3.2 边界递减的局部搜索策略第107-108页
        5.3.3 限定的食物源生成范围第108页
    5.4 实验结果与分析第108-114页
    5.5 本章小节第114-115页
第六章 总结与展望第115-119页
    6.1 本文主要工作总结第115-117页
    6.2 未来工作展望第117-119页
致谢第119-120页
参考文献第120-136页

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