多分辨率遥感图像复合分类方法研究



多分辨率遥感图像复合分类方法研究

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多分辨率遥感图像复合分类方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
主要符号对照表	第9-10页
第1章绪论	第10-26页
· 课题研究的背景和意义	第10-14页
· 多分辨率遥感图像复合分类方法的提出	第10-13页
· 课题研究的意义	第13-14页
· 相关技术发展现状	第14-19页
· 论文主要工作	第19-23页
· 论文研究的主要内容	第19-22页
· 论文研究的主要贡献	第22-23页
· 论文的结构安排	第23-26页
第2章复合分类方法框架和数据介绍	第26-44页
· 复合分类方法理论框架	第26-32页
· 单一分辨率遥感图像分类方法	第26-28页
· 复合分类方法指导模型基本思路	第28-32页
· 复合分类方法基本功能模块	第32-38页
· 配准模块	第33页
· 分类特征提取模块	第33-36页
· 高分辨率图像参考量提取模块	第36页
· 精度评估	第36-38页
· 论文实验数据	第38-43页
· MODIS数据特点与获取	第39-40页
· Landsat-5 TM 数据特点与获取	第40-41页
· Landsat-7 ETM+数据特点与获取	第41页
· IKONOS数据特点与获取	第41-42页
· SPOT-4数据特点与获取	第42页
· 地面真值数据获取	第42-43页
· 本章小结	第43-44页
第3章基于组合核函数非线性退化模型的复合分类法	第44-67页
· 研究问题的提出	第44-49页
· 线性退化模型	第44-46页
· 线性退化树模型	第46-48页
· 线性退化模型现存问题分析	第48-49页
· 非线性退化模型设计	第49-54页
· 非线性模型基本结构	第49-51页
· 核函数理论	第51-54页
· 基于组合核的非线性退化模型（MK-R）实现	第54-58页
· 组合核函数的选取	第54-56页
· MK-R模型的扩展应用	第56-57页
· 基于MK-R退化模型的复合分类算法流程	第57-58页
· 实验与分析	第58-66页
· Landsat-5和SPOT-4组合实验	第58-62页
· MODIS 250m与ETM+组合实验	第62-66页
· 本章小结	第66-67页
第4章基于“真实”似然特征的复合分类方法	第67-89页
· 研究问题的提出	第67-72页
· 最大似然分类方法	第67-69页
· 基于似然函数的复合分类方法	第69-72页
· “真实”似然特征提取	第72-78页
· 似然分布灰度图	第72-74页
· 云理论基本概念	第74-75页
· 基于云理论的“真实”似然特征提取算法	第75-78页
· 基于加权最大似然准则的复合分类方法	第78-81页
· MODIS与ETM+组合实验与分析	第81-88页
· 数据处理	第81-82页
· 似然分布图提取	第82-85页
· “真实”似然特征映射模型	第85-88页
· 基于“真实”似然特征全局低分辨率图像分类	第88页
· 本章小结	第88-89页
第5章基于条件随机场模型的复合分类方法	第89-100页
· 研究问题的提出	第89-90页
· 基于条件随机场模型的复合分类算法	第90-94页
· 条件随机场模型设计	第90-92页
· 基于条件随机场模型的复合分类算法流程	第92-94页
· 实验与分析	第94-99页
· MODIS 250m与ETM+分辨率1:8数据组合	第94-95页
· IKONOS与TM数据组合	第95-97页
· 不同分辨率组合对不同复合分类方法精度影响分析	第97-99页
· 本章小结	第99-100页
第6章多分辨率遥感图像复合分类系统及其应用	第100-117页
· 复合分类方法在农作物种植面积估计中的应用	第100-110页
· 大尺度作物种植面积遥感监测的战略意义	第100-103页
· 复合分类在种植面积监测中的应用	第103-106页
· 水稻种植面积估计实验与分析	第106-110页
· 复合分类应用系统	第110-117页
· 复合分类应用系统的功能设计	第110-114页
· 软件处理系统与业务应用的关系	第114-117页
第7章总结与展望	第117-120页
· 论文总结	第117-119页
· 技术展望	第119-120页
参考文献	第120-128页
致谢	第128-130页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第130页

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