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基于多特征融合的卫星遥感图像分类研究

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基于多特征融合的卫星遥感图像分类研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外相关研究和综述第10-13页
    1.2.1 分类算法第10-11页
    1.2.2 空间特征提取第11-12页
    1.2.3 基于核函数的特征融合第12-13页
    1.2.4 矩阵稀疏表达第13页
  1.3 问题的总结与分析第13-14页
  1.4 本文的主要工作第14页
  1.5 本文组织结构第14-16页
第2章 遥感图像分类相关方法介绍第16-29页
  2.1 空间特征提取方法第16-19页
    2.1.1 行态学特征第16-18页
    2.1.2 属性特征第18-19页
  2.2 经典特征去噪方法介绍第19-24页
    2.2.1 主成分分析第19-20页
    2.2.2 鲁棒性PCA第20-24页
  2.3 支持向量机第24-27页
    2.3.1 硬间隔最大化支持向量机第24-25页
    2.3.2 软间隔最大化支持向量机第25-26页
    2.3.3 非线性支持向量机第26-27页
  2.4 基于核函数的特征融合第27-28页
  2.5 本章小结第28-29页
第3章 基于区域划分的矩阵低秩表达和特征融合算法第29-39页
  3.1 矩阵低秩表达第30-36页
    3.1.1 稀疏表达分类器第30-31页
    3.1.2 基于区域划分的矩阵低秩表达第31-35页
    3.1.3 LRR收敛性分析第35-36页
  3.2 多特征融合算法第36-38页
  3.3 本章小结第38-39页
第4章 卫星遥感图像分类实验结果及分析第39-53页
  4.1 实验数据介绍第39-41页
  4.2 实验环境介绍第41页
  4.3 实验评价指标第41-42页
  4.4 实验结果与分析第42-52页
    4.4.1 分类算法的选择和单特征与多特征对比第42-43页
    4.4.2 多特征融合方法对比第43-46页
    4.4.3 稀疏表达算法对比第46-48页
    4.4.4 算法的参数优化第48-52页
  4.5 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-60页
致谢第60页

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