基于多核学习的多/高光谱图像与激光雷达数据联合分类研究

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基于多核学习的多/高光谱图像与激光雷达数据联合分类研究

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基于多核学习的多/高光谱图像与激光雷达数据联合分类研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-19页
· 课题的背景及来源	第9-12页
· 课题研究的目的与意义	第12-14页
· 国内外研究现状分析	第14-17页
· 光谱图像与 LiDAR 联合分类研究现状	第14-16页
· 遥感图像分类研究现状	第16-17页
· 本文的主要内容和组织结构	第17-19页
第2章数据预处理与特征生成	第19-35页
· 引言	第19页
· 光谱成像/LIDAR 数据源的遥感机理	第19-25页
· 多/高光谱成像的原理与数据特点	第19-21页
· 激光雷达工作原理及数据特点	第21-25页
· 数据预处理	第25-27页
· 两类数据的特征生成	第27-34页
· 特征生成总体流程	第27页
· 光谱特征生成	第27-29页
· nDSM 特征的生成	第29-31页
· 基于 Morphological Profiles 的空间信息提取	第31-33页
· 其他特征的生成	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第3章光谱图像与 LIDAR 数据联合分类的多核方法	第35-52页
· 引言	第35页
· 核方法与多核学习基本理论	第35-37页
· 基于多核学习的异源异构特征联合分类	第37-42页
· 异源异构特征联合分类的多核模型建立	第37-39页
· F 范数约束下的尺度维多核优化	第39-40页
· 最大线性可分准则下的特征维多核优化	第40-42页
· 实验与结果分析	第42-51页
· 实验所用数据介绍	第42-44页
· 实验设置与结果分析	第44-51页
· 本章小结	第51-52页
第4章基于多核学习联合分类的半监督扩展	第52-64页
· 引言	第52页
· 半监督学习与图方法	第52-54页
· 多核学习嵌套的半监督联合分类方法	第54-59页
· 图的构建与图连接权值的优化	第54-57页
· 用于联合分类的图拉普拉斯多核学习方法	第57-59页
· 实验与结果分析	第59-63页
· 实验设置	第59-60页
· 结果与分析	第60-63页
· 本章小结	第63-64页
结论	第64-66页
参考文献	第66-71页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第71-73页
致谢	第73 页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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