决策树分类器的实现及在遥感影像分类中的应用



决策树分类器的实现及在遥感影像分类中的应用

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决策树分类器的实现及在遥感影像分类中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
1 绪论	第10-15页
· 研究背景	第10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 研究内容与目标	第13-14页
· 论文组织	第14-15页
2 决策树分类器的设计与实现	第15-32页
· 决策树生成算法	第15-22页
· 算法思想	第15-17页
· 属性选择度量	第17-19页
· 决策树剪枝	第19-21页
· 组合决策树	第21-22页
· AdaTree.WL 算法设计	第22-26页
· 算法分析	第23-24页
· 单棵决策树生成算法	第24-25页
· 组合决策树	第25-26页
· GLC 树分类器的实现	第26-32页
· 需求分析	第26-27页
· 设计与实现	第27-32页
3 GLC 树分类器在遥感影像分类中的应用	第32-48页
· 基于像元遥感影像分类	第32-35页
· 原理和过程	第32-33页
· 特征提取	第33-34页
· 辅助数据的整合	第34-35页
· 面向对象遥感影像分类	第35-39页
· 原理和过程	第35-36页
· 影像分割	第36-37页
· 特征选择与提取	第37-39页
· GLC 树分类器的应用	第39-41页
· 基于像元分类	第39-40页
· 面向对象分类	第40-41页
· GLC 决策树遥感影像分类系统	第41-48页
· 需求分析	第42页
· 系统设计	第42-43页
· 系统实现	第43-48页
4 遥感影像分类实验	第48-68页
· 实验数据和试验区	第48-50页
· Landsat7 ETM+影像数据	第48-49页
· WorldView-2 影像数据	第49-50页
· 实验设计	第50-53页
· 常用的分类算法	第50-52页
· 实验方案	第52-53页
· Landsat7 ETM+影像基于像元分类	第53-61页
· 分类策略	第53-55页
· 样本采集	第55-56页
· 结果与分析	第56-58页
· 应用示范	第58-61页
· WorldView-2 影像面向对象分类	第61-68页
· 分类策略	第61-62页
· 影像分割与特征提取	第62-64页
· 样本采集	第64-65页
· 结果与分析	第65-68页
结论	第68-70页
1 总结	第68-69页
2 展望	第69-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-75页
攻读学位期间的研究成果	第75 页

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