面向对象的高分辨率遥感影像全要素分类研究
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面向对象的高分辨率遥感影像全要素分类研究
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第1章 绪论
第9-17页
1.1 课题背景及研究的目的与意义
第9-10页
1.2 国内外研究现状及分析
第10-15页
1.2.1 面向对象分类方法总体发展现状
第11-12页
1.2.2 高分辨率遥感影像分割
第12-13页
1.2.3 最优分割尺度参数选择
第13-14页
1.2.4 遥感影像的特征提取与分类
第14-15页
1.3 论文主要研究内容及结构安排
第15-17页
第2章 高分辨率遥感影像分割与最优尺度
第17-36页
2.1 高分辨率遥感影像特性分析
第17页
2.2 遥感影像分割方法简介
第17-24页
2.2.1 影像分割方法概述
第17-19页
2.2.2 分水岭变换
第19页
2.2.3 基于分形网络演化的多尺度分割算法
第19-22页
2.2.4 基于改进分水岭的多尺度分割算法
第22-24页
2.3 最优分割尺度选择
第24-28页
2.3.1 最优分割尺度涵义
第24-25页
2.3.2 目标函数法
第25-27页
2.3.3 尺度参数估计模型
第27-28页
2.4 影像分割实验结果及分析
第28-34页
2.4.1 实验数据介绍
第28页
2.4.2 影像预处理
第28-29页
2.4.3 基于分形网络演化的多尺度分割
第29-31页
2.4.4 基于改进分水岭的多尺度分割算法
第31-32页
2.4.5 最优分割尺度提取实验
第32-34页
2.5 本章小结
第34-36页
第3章 高分辨率遥感影像中对象的特征提取与表达
第36-51页
3.1 遥感影像的低层特征
第36-39页
3.1.1 光谱特征
第36页
3.1.2 纹理特征
第36-37页
3.1.3 尺度不变性特征
第37-39页
3.2 遥感影像表达的语义“鸿沟”
第39-40页
3.3 基于视觉词包模型的影像对象表达
第40-44页
3.3.1 视觉词包模型概述
第40-41页
3.3.2 视觉词包模型的构造
第41-42页
3.3.3 空间金字塔词包模型
第42-43页
3.3.4 多尺度词包模型
第43-44页
3.4 特征提取实验结果分析
第44-50页
3.4.1 实验数据介绍
第44页
3.4.2 视觉词包模型表达结果及分析
第44-46页
3.4.3 空间金字塔词包模型表达结果及分析
第46页
3.4.4 多尺度词包模型表达结果及分析
第46-50页
3.5 本章小结
第50-51页
第4章 高分辨率遥感影像全要素分类
第51-64页
4.1 引言
第51页
4.2 实验数据
第51-52页
4.3 基于多层次体系结构的全要素分类
第52-57页
4.3.1 层次等级网络的形成
第52-53页
4.3.2 分类体系的构建
第53-57页
4.4 全要素分类实验及分析
第57-63页
4.4.1 直方图交叉核
第57-58页
4.4.2 全要素分类实验
第58-62页
4.4.3 实验参数的影响分析
第62-63页
4.5 本章小结
第63-64页
结论
第64-65页
参考文献
第65-71页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
第71-73页
致谢
第73页
本篇论文共
73
页,
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。
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