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人工神经网络在遥感图像分类中的应用研究与开发
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人工神经网络在遥感图像分类中的应用研究与开发
论文目录
 
第一章 引言第11-23 页
　　· 课题背景和选题依据第11-12 页
　　· 国内外研究历史和现状第12-15 页
　　　　· 目视解译分类方法第12-13 页
　　　　· 计算机自动分类的统计识别方法第13-14 页
　　　　· 当前的商业应用第14-15 页
　　· 研究问题的提出以及本次所做的工作第15-23 页
　　　　· 研究问题的提出第15-17 页
　　　　· 技术路线第17-19 页
　　　　· 本次研究所做的工作第19-23 页
第二章 遥感图像的分类第23-42 页
　　· 遥感图像分类的基本原理第23-24 页
　　· 非监督分类第24-26 页
　　· 监督分类第26-39 页
　　　　· 监督分类的主要步骤第26-27 页
　　　　· 图像预处理第27 页
　　　　· 特征提取与选择第27-31 页
　　　　· 训练样本的选取第31-33 页
　　　　　　· 感兴趣区选择第31-32 页
　　　　　　· 训练样本数据集合的评估第32-33 页
　　　　· 遥感图像监督分类方法第33-37 页
　　　　　　· 最大似然法第33-37 页
　　　　　　· 人工神经网络方法第37 页
　　　　· 误差与精度评价第37-39 页
　　· 混合像元分解第39-42 页
第三章 人工神经网络分类第42-71 页
　　· 神经网络概述第42-46 页
　　　　· 生物学的启示第42-43 页
　　　　· 神经网络模式分类原理第43-46 页
　　· 反向传播算法(BP 算法)第46-49 页
　　　　· 训练过程概述第46-47 页
　　　　· 基本 BP 算法第47-48 页
　　　　· BP 模型的不足第48-49 页
　　· BP 算法的改进第49-51 页
　　　　· 动量方法第50 页
　　　　· 学习速率η的自适应性动态调整第50 页
　　　　· 网络结构设置第50-51 页
　　· 神经网络分类的软件设计第51-58 页
　　　　· 系统需求分析第51-52 页
　　　　　　· 当前系统的运行状况第51 页
　　　　　　· 系统的目标和任务第51-52 页
　　　　　　· 系统功能概述第52 页
　　　　　　· 用户特点第52 页
　　　　· 系统设计第52-55 页
　　　　　　· 基本设计思想第52 页
　　　　　　· 系统设计流程图第52-54 页
　　　　　　· 各部分设计第54-55 页
　　　　· 系统开发与实施第55-58 页
　　　　· 系统评估与维护第58 页
　　· 神经网络分类的ENVI 插件程序开发第58-71 页
　　　　· IDL/ENVI 介绍第58-59 页
　　　　· ENVI 下程序开发的特点第59-60 页
　　　　· 插件程序开发的流程第60-65 页
　　　　· 开发成果与应用第65-71 页
第四章 遥感地物分类实验第71-97 页
　　· 研究区概述及技术流程第71-73 页
　　· 遥感图像特征分析第73-77 页
　　　　· 传感器波段特性分析第74 页
　　　　· 遥感图像统计特征分析第74-77 页
　　· 遥感图像特征提取和选择第77-83 页
　　　　· 最佳波段组合研究以及程序设计第77-81 页
　　　　· 主成分分析第81-82 页
　　　　· 最小噪音分离第82-83 页
　　· 训练区的选择第83-88 页
　　　　· 待分类别的确定第83-84 页
　　　　· 各待分类别的训练区提取第84-88 页
　　　　　　· 提取流程图第84 页
　　　　　　· 纯净像元指数(PPI)第84-86 页
　　　　　　· 训练区提取结果第86-88 页
　　　　　　· 训练样本的可分性检验第88 页
　　· 分类以及精度评价第88-93 页
　　　　· 神经网络的结构设计第88-89 页
　　　　· 分类结果图第89-92 页
　　　　· 精度评价第92-93 页
　　· 混合像元分解的神经网络方法第93-97 页
第五章 结论与展望第97-99 页
　　· 结论第97-98 页
　　· 展望第98-99 页
参考文献第99-102 页
致谢第102页

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