森林地上生物量的非参数化遥感估测方法优化



森林地上生物量的非参数化遥感估测方法优化

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森林地上生物量的非参数化遥感估测方法优化

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-16页
第一章绪论	第16-29页
· 引言	第16-25页
· 研究背景	第16-17页
· 国内外研究现状及评述	第17-25页
· 研究目标与主要研究内容	第25-26页
· 研究目标	第25页
· 主要研究内容	第25-26页
· 研究技术路线	第26-28页
· 小结	第28-29页
第二章试验区与数据	第29-41页
· 试验区概况	第29页
· 试验区数据获取	第29-39页
· SPOT5 数据	第29-34页
· LiDAR 数据	第34-36页
· 地面调查数据	第36-39页
· 样地森林AGB 计算方法	第39页
· 精度评价方法	第39-40页
· 小结	第40-41页
第三章神经网络用于森林AGB 遥感估测的优化方法	第41-56页
· 方法	第41-48页
· 人工神经元模型	第41-43页
· 人工神经网络模型	第43-44页
· BPNN	第44-46页
· RBFNN	第46-47页
· 随机森林的基本原理	第47-48页
· 结果与分析	第48-55页
· 基于BPNN 的森林AGB 多源遥感估测结果	第48-52页
· 基于RBFNN 的森林AGB 多源遥感估测结果	第52-54页
· 两种神经网络的估测结果比较	第54-55页
· 小结	第55-56页
第四章基于KNN 的森林AGB 遥感估测优化方法	第56-68页
· 方法	第56-58页
· 结果与分析	第58-67页
· KNN 算法最优参数确定	第58-63页
· 实验结果	第63-67页
· 小结	第67-68页
第五章基于SVM 的森林AGB 遥感估测优化方法	第68-93页
· 基于SVM 的森林AGB 遥感估测流程优化研究	第69-81页
· 方法	第69-73页
· 结果与分析	第73-81页
· 基于SVM 与随机特征选择的组合估测算法	第81-90页
· 方法	第81-83页
· 结果与分析	第83-90页
· SVM 组合模型与其它非参数化方法的效果比较	第90-92页
· 样本可靠时估测精度比较	第90页
· 样本不可靠时估测稳健性比较	第90-92页
· 小结	第92-93页
第六章结论和展望	第93-96页
· 结论	第93-94页
· 展望	第94-96页
参考文献	第96-105页
附录	第105-117页
在读期间的学术研究	第117-118页
致谢	第118-119页
详细摘要	第119-121页

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