遥感图像分类中SVM样本缩减与信息融合方法研究

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遥感图像分类中SVM样本缩减与信息融合方法研究

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遥感图像分类中SVM样本缩减与信息融合方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第1章绪论	第11-20页
1.1 课题研究背景和目的意义	第11-12页
1.1.1 研究背景	第11-12页
1.1.2 课题研究的意义	第12页
1.2 遥感图像成像技术的发展及数据介绍	第12-16页
1.2.1 成像光谱技术	第13-15页
1.2.2 高光谱图像的特点	第15-16页
1.3 遥感图像分类方法的发展	第16-18页
1.4 主要研究内容及文章结构	第18-20页
第2章高光谱图像分类理论	第20-33页
2.1 经典监督分类方法	第21-25页
2.1.1 最小距离分类法	第21-23页
2.1.2 光谱角匹配分类法	第23-24页
2.1.3 最大似然分类	第24-25页
2.2 基于支持向量机的遥感图像分类	第25页
2.3 分类方法的评价与本文实验数据	第25-30页
2.3.1 遥感图像分类方法的评价	第25-26页
2.3.2 实验运行的环境	第26页
2.3.3 本文采用的数据源	第26-30页
2.4 实验结果及分析	第30-32页
2.5 本章小结	第32-33页
第3章支持向量机基本理论	第33-45页
3.1 支持向量机理论基础	第33-35页
3.1.1 VC维理论	第33-34页
3.1.2 结构风险最小化原则	第34-35页
3.2 SVM分类原理	第35-39页
3.2.1 线性分类问题	第35-37页
3.2.2 广义线性分类问题	第37-38页
3.2.3 非线性分类问题	第38-39页
3.3 最小二乘支持向量机基本理论	第39-41页
3.4 多类分类原理	第41-43页
3.4.1 1-a-r型多分类SVM	第41-42页
3.4.2 1-a-1型多分类SVM	第42-43页
3.5 本章小结	第43-45页
第4章基于库仑力的训练样本缩减策略	第45-54页
4.1 库仑力模型下的样本缩减策略	第45-50页
4.1.1 库仑力模型基本原理	第45-46页
4.1.2 线性库伦力缩减策略	第46-48页
4.1.3 非线性库仑力投影缩减策略	第48-50页
4.2 实验结果及分析	第50-53页
4.2.1 两地物分类	第50-51页
4.2.2 多地物分类	第51-53页
4.3 本章小结	第53-54页
第5章结合空谱信息的分类结果改进模型	第54-64页
5.1 马尔科夫随机场	第54-58页
5.2 空谱结合分类器模型	第58-62页
5.2.1 基本原理	第58-60页
5.2.2 实验内容与结果分析	第60-62页
5.3 本章小结	第62-64页
结论与展望	第64-66页
参考文献	第66-69页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第69-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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