高分辨率遥感图像分类技术研究
| 第1章 引言 | 第1-25页 |
| ·研究意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第11-20页 |
| ·高分辨率遥感图像分类的现状 | 第14-15页 |
| ·遥感分类技术的主要问题 | 第15-16页 |
| ·遥感图像分类技术的发展趋势 | 第16-20页 |
| ·高分辨率遥感图像分类技术难点 | 第20页 |
| ·研究目的、内容、方法和组织结构 | 第20-25页 |
| ·课题来源 | 第20页 |
| ·研究目的 | 第20-21页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| ·研究方法 | 第22-23页 |
| ·论文结构 | 第23-25页 |
| 第2章 多分类器组合 | 第25-55页 |
| ·组合模型方法概述 | 第25-28页 |
| ·Bagging算法 | 第26-27页 |
| ·Boosting算法 | 第27-28页 |
| ·子分类器介绍及评价 | 第28-40页 |
| ·极大似然分类法(MLC) | 第29-30页 |
| ·最小距离分类(MDC) | 第30-32页 |
| ·BP神经网络分类法(BP) | 第32-35页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第35-40页 |
| ·混合判别多分类器融合方法研究 | 第40-46页 |
| ·投票判决法 | 第41-42页 |
| ·最大概率类别法 | 第42-43页 |
| ·Multi-Agent 分类器融合判别法 | 第43-46页 |
| ·分类精度评价 | 第46-47页 |
| ·分类精度评价指标 | 第46-47页 |
| ·分类精度评价方法 | 第47页 |
| ·实验结果及评价 | 第47-54页 |
| ·实验结果 | 第48-51页 |
| ·实验结果评价 | 第51-54页 |
| 本章小结 | 第54-55页 |
| 第3章 面向对象分类技术 | 第55-93页 |
| ·高分辨遥感图像分割 | 第55-81页 |
| ·遥感图像分割方法概述 | 第56-60页 |
| ·高分辨率遥感图像分割技术研究 | 第60-79页 |
| ·高分辨率遥感图像分割结果评价 | 第79-81页 |
| ·多特征模糊分类 | 第81-91页 |
| ·模糊分类概述 | 第81-82页 |
| ·特征选择与特征分析 | 第82-86页 |
| ·模糊分类 | 第86-91页 |
| ·实验结果及评价 | 第91-92页 |
| 本章小结 | 第92-93页 |
| 第4章 分类与尺度效应 | 第93-111页 |
| ·分类与尺度效应概述 | 第93-97页 |
| ·面向对象分类技术中的最佳尺度选择研究 | 第97-109页 |
| ·遥感中尺度的定义 | 第97页 |
| ·最佳尺度的选择 | 第97-109页 |
| 本章小结 | 第109-111页 |
| 第5章 总结与展望 | 第111-115页 |
| ·总结 | 第111-112页 |
| ·本文的创新点 | 第112-113页 |
| ·存在的问题和未来展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-131页 |
| 图索引 | 第131-135页 |
| 表索引 | 第135-137页 |
| 发表论文目录 | 第137-139页 |
| 致谢 | 第139-140页 |
