基于随机森林算法的冬小麦空间分布自动解译技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 信息识别 | 第9-11页 |
| 1.2.2 信息提取 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容与方案 | 第13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 | 第16-24页 |
| 2.1 研究区概况 | 第16-18页 |
| 2.2 遥感数据处理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 辐射定标 | 第18-19页 |
| 2.2.2 大气校正 | 第19-20页 |
| 2.2.3 正射校正 | 第20-21页 |
| 2.2.4 拼接及裁剪 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 随机森林算法与自动解译 | 第24-32页 |
| 3.1 随机森林算法的引用 | 第24-25页 |
| 3.2 随机森林算法的原理与优点 | 第25-27页 |
| 3.2.1 随机森林算法的原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 随机森林算法的优点 | 第26-27页 |
| 3.3 随机森林算法的自动解译过程 | 第27-30页 |
| 3.3.1 训练集的生成 | 第28-29页 |
| 3.3.2 决策树的构建 | 第29-30页 |
| 3.3.3 随机森林算法的执行 | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 自动解译算法的设计与实现 | 第32-44页 |
| 4.1 算法的特征选择 | 第32-34页 |
| 4.2 算法的参数设置 | 第34-35页 |
| 4.3 算法的实现与结果分析 | 第35-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 自动解译算法的软件验证 | 第44-52页 |
| 5.1 软件的结构 | 第44-45页 |
| 5.2 图像处理模块 | 第45-49页 |
| 5.3 自动解译模块 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
