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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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