基于无人机遥感的灌区土地利用类型分类方法研究

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基于无人机遥感的灌区土地利用类型分类方法研究

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基于无人机遥感的灌区土地利用类型分类方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-17页
· 研究背景	第11页
· 研究目的及意义	第11页
· 国内外研究概况	第11-15页
· 土地利用/土地覆被分类系统现状	第12页
· 基于无人机遥感系统研究现状	第12-13页
· 基于遥感影像数据的土地利用/土地覆被分类研究现状	第13-15页
· 研究内容及技术路线	第15-17页
· 研究内容	第15-16页
· 技术路线	第16-17页
第二章无人机遥感影像数据的获取及土地利用类型的确定	第17-25页
· 试验区域概括	第17页
· 无人机遥感航测系统	第17-20页
· 无人机及机载传感器	第17-19页
· 无人机航拍路线设计	第19-20页
· 无人机遥感影像数据拼接处理	第20-22页
· 影像拼接过程	第20-21页
· 影像拼接精度验证	第21-22页
· 试验区域土地利用类型分类体系构建	第22-24页
· 土地利用/土地覆被分类概念	第22页
· 试验区域土地利用类型的确定	第22-23页
· 构建遥感影像解译标志	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章面向对象的土地利用类型分类方法研究	第25-39页
· 无人机遥感影像分割试验	第25-28页
· 多尺度分割参数原理	第26-27页
· 影像数据分割参数确定	第27-28页
· 训练样本选取	第28-29页
· 无人机遥感影像特征参量选取	第29-33页
· 光谱特征参量选取	第29-30页
· 形状特征参量选取	第30-31页
· 纹理特征参量选取	第31-33页
· 面向对象的土地利用类型分类方法	第33-38页
· 决策树分类法	第33-34页
· 支持向量机分类法	第34-37页
· K-最近邻分类法	第37-38页
· 本章小结	第38-39页
第四章基于无人机遥感影像数据分类方法的精度评价	第39-44页
· 混淆矩阵原理及指标	第39-40页
· 验证样本选取	第40页
· 基于混淆矩阵的精度评价	第40-42页
· 决策树分类法的精度评价	第40-41页
· 支持向量机分类法的精度评价	第41-42页
· K-最近邻分类法的精度评价	第42页
· 本章小结	第42-44页
第五章基于无人机遥感影像数据分类方法应用及优化	第44-52页
· 水域及水利设施用地自动提取	第44页
· 规则集应用	第44-48页
· 基于像素的支持向量机分类法应用	第44-45页
· 面向对象的决策树分类法应用	第45-47页
· 面向对象的支持向量机分类法应用	第47-48页
· 分类后处理	第48-51页
· 优化支持向量机分类法	第48-49页
· 不同分类方法精度评价对比	第49页
· 各地物面积信息获取	第49-51页
· 本章小结	第51-52页
第六章结论及展望	第52-54页
· 结论	第52页
· 创新点	第52-53页
· 展望	第53-54页
参考文献	第54-58页
致谢	第58-59页
作者简介	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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