伊犁河流域多特征遥感影像水体识别研究



伊犁河流域多特征遥感影像水体识别研究

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伊犁河流域多特征遥感影像水体识别研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-7页
第一章绪论	第7-14页
1.1 研究背景和意义	第7-9页
1.2 研究现状	第9-11页
1.2.1 特征选择概述	第9-10页
1.2.2 模型方法概述	第10-11页
1.3 研究内容	第11-12页
1.4 论文结构	第12-13页
1.5 课题来源	第13-14页
第二章特征提取研究	第14-18页
2.1 数据预处理	第14页
2.1.1 辐射定标与大气校正	第14页
2.1.2 图像增强	第14页
2.2 特征提取	第14-18页
2.2.1 光谱特征提取研究	第14-16页
2.2.2 形态学特征提取研究	第16-17页
2.2.3 纹理特征提取研究	第17-18页
第三章基于DBN水体信息提取模型	第18-24页
3.1 特征扩充介绍	第18-19页
3.2 DBN模型	第19-21页
3.3 实验与分析	第21-23页
3.3.1 特征扩充结果与分析	第22-23页
3.3.2 模型整体对比分析	第23页
3.4 本章小结	第23-24页
第四章基于多模态模型的遥感影像自动识别研究	第24-34页
4.1 基于双向LSTM网络提取光谱特征	第25-26页
4.2 基于M-CNN网络提取多尺度的空间纹理特征	第26-29页
4.2.1 遥感影像融合	第28页
4.2.2 多尺度滑动窗口策略	第28-29页
4.2.3 Inception架构	第29页
4.3 特征整合与图像整体串联	第29-30页
4.3.1 全连接条件随机场(DenseCRF)	第29-30页
4.4 实验结果与分析	第30-33页
4.4.1 特征对比分析	第31-32页
4.4.2 激活函数选择	第32-33页
4.4.3 空间规整分类	第33页
4.5 本章小结	第33-34页
第五章基于双自动编码器的无监督遥感影像分割	第34-49页
5.1 空洞卷积自编码器	第35-37页
5.1.1 自编码器	第35-36页
5.1.2 空洞卷积编码	第36页
5.1.3 反卷积解码	第36-37页
5.2 双向长短时记忆自编码器	第37-38页
5.2.1 BiLSTM编码	第37页
5.2.2 1 *1卷积解码	第37-38页
5.3 网络优化与聚类实现	第38-39页
5.3.1 BN层	第38页
5.3.2 可视化训练	第38-39页
5.3.3 聚类结果融合	第39页
5.4 影像分割实现	第39-40页
5.5 实验结果与分析	第40-47页
5.6 本章小结	第47-49页
第六章结论与展望	第49-51页
6.1 结论	第49页
6.2 展望	第49-51页
参考文献	第51-55页
在读期科研成果	第55-56页
致谢	第56-57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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