训练样本对农作物遥感分类的精度影响研究

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训练样本对农作物遥感分类的精度影响研究

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训练样本对农作物遥感分类的精度影响研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-16页
1.1 研究背景	第8-9页
1.2 研究的目的与意义	第9-10页
1.3 国内外研究现状	第10-13页
1.4 本论文研究的主要内容	第13-15页
1.5 本论文技术路线图	第15-16页
第2章选择研究区与数据预处理	第16-28页
2.1 研究区的选择	第16-17页
2.2 数据介绍	第17-19页
2.2.1 技术指标	第18页
2.2.2 基本参数	第18-19页
2.3 数据预处理	第19-27页
2.3.1 遥感影像预处理的技术流程	第20-21页
2.3.2 辐射定标和大气校正	第21-24页
2.3.3 几何校正	第24-27页
2.3.4 影像数据裁剪	第27页
2.4 本章小结	第27-28页
第3章训练样本对农作物遥感分类影响的研究框架	第28-45页
3.1 训练样本的选择方法	第28-30页
3.2 训练样本数量和质量的控制方法	第30-32页
3.2.1 训练样本数量的控制方法	第30-32页
3.2.2 训练样本质量的控制方法	第32页
3.3 不同遥感图像分类算法对训练样本敏感性分析方法	第32-42页
3.3.1 最大似然分类算法对训练样本敏感性分析方法	第34-35页
3.3.2 神经网络分类算法对训练样本敏感性分析方法	第35-38页
3.3.3 支持向量机分类算法对训练样本敏感性分析方法	第38-42页
3.4 精度评价的指标和方法	第42-44页
3.4.1 精度评价的指标	第43-44页
3.4.2 精度评价的方法	第44页
3.5 本章小结	第44-45页
第4章研究结果与分析	第45-60页
4.1 训练样本数量对农作物遥感分类精度的影响	第45-51页
4.2 训练样本质量对农作物遥感分类精度的影响	第51-57页
4.3 不同农作物分类算法对训练样本敏感性分析	第57-58页
4.4 本章小结	第58-60页
结论	第60-62页
参考文献	第62-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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