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基于Worldview2影像的无锡新区地物信息提取
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基于Worldview2影像的无锡新区地物信息提取
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-16页
第一章 绪论第16-26页
　　1.1 选题背景与研究意义第16-17页
　　1.2 国内外研究进展第17-22页
　　　　1.2.1 遥感影像分割进展第17-19页
　　　　1.2.2 特征选择的研究第19-21页
　　　　1.2.3 分类方法的研究第21-22页
　　1.3 研究内容与技术路线第22-24页
　　　　1.3.1 研究内容第22-23页
　　　　1.3.2 技术路线第23-24页
　　1.4 论文结构第24-26页
第二章 研究区概况与影像数据预处理第26-31页
　　2.1 研究区概况第26-27页
　　2.2 影像数据介绍第27-29页
　　2.3 遥感影像预处理第29-31页
　　　　2.3.1 辐射校正第29-30页
　　　　2.3.2 几何精校正第30页
　　　　2.3.3 影像融合第30-31页
第三章 遥感影像的分割第31-42页
　　3.1 影像多尺度分割技术第31-32页
　　3.2 最优分割参数确定第32-42页
　　　　3.2.1 最优尺度及其计算模型第33-34页
　　　　3.2.2 最优尺度计算结果与分析第34-42页
第四章 随机森林及特征选择第42-65页
　　4.1 地物光谱特征分析第42-47页
　　4.2 地物特征提取第47-53页
　　　　4.2.1 光谱特征提取第47-50页
　　　　4.2.2 形状特征提取第50-51页
　　　　4.2.3 纹理特征提取第51-53页
　　4.3 基于随机森林的特征选择第53-65页
　　　　4.3.1 随机森林基本原理第54-55页
　　　　4.3.2 基于随机森林的特征选择第55-60页
　　　　4.3.3 特征选择结果与分析第60-65页
第五章 遥感影像的分类第65-76页
　　5.1 面向对象的KNN方法及精度评价第65-68页
　　　　5.1.1 面向对象KNN分类方法第65页
　　　　5.1.2 面向对象KNN分类过程第65页
　　　　5.1.3 面向对象KNN分类结果与分析第65-68页
　　5.2 面向对象的SVM分类第68-70页
　　　　5.2.1 面向对象SVM分类方法第68页
　　　　5.2.2 面向对象SVM分类过程第68页
　　　　5.2.3 面向对象SVM分类结果与分析第68-70页
　　5.3 面向对象的随机森林分类第70-73页
　　　　5.3.1 面向对象RF分类方法第70-71页
　　　　5.3.2 面向对象RF分类过程第71页
　　　　5.3.3 面向对象RF分类结果与分析第71-73页
　　5.4 不同分类器分类结果与精度比较分析第73-76页
第六章 研究结论与展望第76-78页
　　6.1 研究结论第76-77页
　　6.2 研究展望第77-78页
参考文献第78-87页
学术履历第87-88页
致谢第88-91页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。
 
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