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多特征融合的遥感影像变化检测技术研究

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多特征融合的遥感影像变化检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.2.1 遥感影像变化检测整体研究现状第11-13页
    1.2.2 多特征融合技术研究现状第13-14页
    1.2.3 面向对象特征提取技术研究现状第14-15页
  1.3 论文的主要研究内容及章节安排第15-17页
    1.3.1 论文的主要研究内容第15-16页
    1.3.2 论文的章节安排第16-17页
第二章 多特征融合的遥感影像变化检测基础第17-25页
  2.1 遥感影像变化检测分类第17-19页
    2.1.1 按照分析层次分类第17-19页
    2.1.2 按照检测方法分类第19页
  2.2 多特征融合的遥感影像变化检测概述第19-21页
    2.2.1 一般流程第20页
    2.2.2 方法分类第20-21页
    2.2.3 主要难点第21页
  2.3 本文的实验方法第21-24页
    2.3.1 对比实验算法第21-23页
    2.3.2 精度评价方法第23-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第三章 影像分割及多种特征提取第25-38页
  3.1 基于边缘的影像分割第25页
  3.2 结合四元数与直方图的自适应边缘检测第25-34页
    3.2.1 四元数理论第26-27页
    3.2.2 基于矢量旋转的多光谱图像边缘检测第27-28页
    3.2.3 基于矢量距离的边缘图像二值化第28页
    3.2.4 基于直方图的边缘图像二值化第28-30页
    3.2.5 陆地遥感图像实验与分析第30-32页
    3.2.6 水域遥感图像实验与分析第32-34页
  3.3 边缘连接和区域合并第34-35页
    3.3.1 边缘连接第34-35页
    3.3.2 区域合并第35页
  3.4 遥感影像的多种特征提取第35-37页
    3.4.1 光谱特征提取第35-36页
    3.4.2 纹理特征提取第36页
    3.4.3 空间特征提取第36-37页
    3.4.4 归一化处理第37页
  3.5 本章小结第37-38页
第四章 监督型的多特征融合变化检测方法第38-57页
  4.1 基于BP神经网络的多特征融合变化检测第38-41页
    4.1.1 BP神经网络基本原理第38-40页
    4.1.2 神经网络的特点第40页
    4.1.3 基于BP神经网络的变化检测方法第40-41页
  4.2 基于SVM的多特征融合变化检测第41-46页
    4.2.1 SVM的基本二分类方法第41-43页
    4.2.2 SVM的非线性二分类方法第43-45页
    4.2.3 SVM与神经网络的比较第45页
    4.2.4 基于SVM的变化检测方法第45-46页
  4.3 实验结果及分析第46-55页
  4.4 本章小结第55-57页
第五章 非监督型的多特征融合变化检测方法第57-72页
  5.1 基于PCA的多特征融合变化检测第57-59页
    5.1.1 PCA基本原理第57-58页
    5.1.2 基于PCA的变化检测方法第58-59页
  5.2 基于ISFA的多特征融合变化检测第59-64页
    5.2.1 SFA基本原理第59-61页
    5.2.2 基于SFA的变化检测方法第61-63页
    5.2.3 基于ISFA的变化检测方法第63-64页
  5.3 实验结果及分析第64-70页
  5.4 本章小结第70-72页
第六章 总结与展望第72-74页
  6.1 本文研究工作的总结第72页
  6.2 对今后研究工作的展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-80页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第80页

本篇论文共80页,点击这进入下载页面
 
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