| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究目的与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·Landsat卫星多光谱数据 | 第11-14页 |
| ·Landsat卫星 | 第11-12页 |
| ·Landsat ETM+数据 | 第12-13页 |
| ·ETM+数据定标 | 第13-14页 |
| ·论文研究技术路线 | 第14-15页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 支持向量机理论 | 第17-26页 |
| ·支持向量机 | 第17-21页 |
| ·线性支持向量机 | 第17-19页 |
| ·非线性支持向量机 | 第19-21页 |
| ·孪生支持向量机 | 第21-25页 |
| ·线性孪生支持向量机 | 第21-23页 |
| ·非线性孪生支持向量机 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于LS-TSVM的多光谱图像云检测 | 第26-38页 |
| ·最小二乘孪生支持向量机 | 第26-28页 |
| ·线性最小二乘孪生支持向量机 | 第26-27页 |
| ·非线性最小二乘孪生支持向量机 | 第27-28页 |
| ·核函数 | 第28-29页 |
| ·小波核函数 | 第29-31页 |
| ·遥感图像特征选取 | 第31-33页 |
| ·光谱特征 | 第31-32页 |
| ·纹理特征 | 第32-33页 |
| ·云检测算法步骤 | 第33页 |
| ·云检测结果及分析 | 第33-37页 |
| ·云检测效果评价 | 第33-34页 |
| ·实验及分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于ACCA和WSVM的Landsat图像云检测 | 第38-48页 |
| ·ACCA方法 | 第38-39页 |
| ·加权支持向量机(WSVM) | 第39-41页 |
| ·基于ACCA和WSVM的Landsat图像云检测 | 第41-47页 |
| ·云检测算法过程及步骤 | 第42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于MLTK和STSVM的Landsat图像云检测方法 | 第48-58页 |
| ·半监督学习理论 | 第48-49页 |
| ·半监督孪生支持向量机方法 | 第49-51页 |
| ·MLTK方法 | 第51-52页 |
| ·基于MLTK和STSVM的Landsat图像云检测方法 | 第52-57页 |
| ·算法实现步骤 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析及结论 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文工作总结 | 第58-59页 |
| ·今后工作的展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第66页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第66页 |
