基于支持向量机与纹理的城市遥感影像绿树识别

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基于支持向量机与纹理的城市遥感影像绿树识别

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基于支持向量机与纹理的城市遥感影像绿树识别

论文目录
Abstract	第1-5页
目录	第5-7页
第1章绪论	第7-12页
· 引言	第7页
· 研究的背景和意义	第7页
· 国内外研究历史及现状	第7-11页
· 研究的内容和方法	第11-12页
第2章纹理与光谱	第12-16页
· 纹理信息	第12页
· 灰度共生矩阵	第12-13页
· 灰度共生矩阵纹理	第13-14页
· 实验中纹理提取	第14-16页
· 窗口大小	第14-15页
· 纹理提取	第15-16页
第3章支持向量机	第16-20页
· 基本原理	第16页
· 核函数	第16-18页
· 模型参数选择	第18-19页
· 实验中核函数	第19-20页
第4章遗传算法	第20-24页
· 目标	第20页
· 进化计算	第20页
· 遗传算法介绍	第20-22页
· 实验参数设置	第22-24页
第5章结合纹理与光谱信息的SVM分类	第24-62页
· 实验步骤	第24-27页
· 训练样本集与测试样本集	第24页
· 纹理提取	第24页
· 核函数及其参数	第24-27页
· 绿波段纹理与光谱信息的SVM分类	第27-42页
· 绿波段窗口5×5实验	第27-30页
· 绿波段窗口7×7实验	第30-33页
· 绿波段窗口9×9实验	第33-36页
· 绿波段窗口11×11实验	第36-39页
· 绿波段窗口13×13实验	第39-42页
· RGB三波段纹理与光谱信息的SVM分类	第42-59页
· RGB三波段窗口5×5实验	第42-45页
· RGB三波段窗口7×7实验	第45-48页
· RGB三波段窗口9×9实验	第48-51页
· RGB三波段窗口11×11实验	第51-54页
· RGB三波段窗口13×13实验	第54-57页
· RGB三波段窗口15×15实验	第57-59页
· 实验小结	第59-62页
· 绿波段实验小结	第61页
· 三波段实验小结	第61-62页
第6章结论	第62-64页
· 结论	第62页
· 研究展望	第62-64页
参考文献	第64-68页
读硕期间发表的论文目录	第68-69页
致谢	第69-70页
论文独创性声明	第70页

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