基于Spark的遥感影像多时相变化检测系统

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基于Spark的遥感影像多时相变化检测系统

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基于Spark的遥感影像多时相变化检测系统

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 课题背景	第10-11页
1.2 研究现状	第11-14页
1.3 研究目的	第14-15页
1.4 本文贡献及创新点	第15页
1.5 论文结构	第15-16页
1.6 本章小结	第16-17页
第2章背景技术	第17-24页
2.1 遥感影像多时相变化检测算法	第17-19页
2.1.1 遥感影像降维算法	第17-18页
2.1.2 遥感影像分割算法	第18-19页
2.2 大数据技术	第19-21页
2.2.1 HBase	第19-20页
2.2.2 Spark	第20-21页
2.3 卷积神经网络	第21-22页
2.4 WorldWind	第22-23页
2.5 本章小结	第23-24页
第3章系统总体框架设计	第24-36页
3.1 系统总体功能与要求	第24-28页
3.1.1 系统总体要求	第24-26页
3.1.2 功能设计	第26-28页
3.2 系统总体架构	第28-31页
3.2.1 系统总体架构设计	第28-29页
3.2.2 存储层	第29页
3.2.3 处理层	第29-30页
3.2.4 展示层	第30-31页
3.3 系统总体流程	第31-34页
3.3.1 数据插入流程	第31-32页
3.3.2 数据处理流程	第32-34页
3.4 本章小结	第34-36页
第4章基于HBase的存储模块	第36-47页
4.1 存储模块介绍	第36页
4.2 存储模块整体实现	第36-46页
4.2.1 遥感影像数据预处理	第37-39页
4.2.2 瓦片数据生成	第39-43页
4.2.3 存储模型设计	第43-46页
4.3 本章小结	第46-47页
第5章基于Spark的遥感影像多时相变化检测算法	第47-58页
5.1 多时相变化检测算法模块介绍	第47页
5.2 高分辨率遥感影像降维算法	第47-48页
5.3 高分辨率遥感影像分割算法	第48-56页
5.3.1 数据预处理	第49-51页
5.3.2 使用GBDT进行遥感影像分割	第51-52页
5.3.3 使用KMeans进行遥感影像分割	第52页
5.3.4 基于GBDT与KMeans结合的遥感影像分割算法	第52-53页
5.3.5 基于GBDT与卷积神经网络结合的遥感影像分割算法	第53-56页
5.4 遥感影像多时相变化检测算法	第56-57页
5.5 本章小结	第57-58页
第6章实验与分析	第58-69页
6.1 实验环境与数据	第58-59页
6.1.1 实验环境	第58-59页
6.1.2 实验数据	第59页
6.2 实验结果	第59-68页
6.2.1 功能展示	第59-60页
6.2.2 实验结果对比	第60-66页
6.2.3 性能对比	第66-67页
6.2.4 实验测试分析	第67-68页
6.3 本章小结	第68-69页
第7章总结与展望	第69-72页
7.1 工作总结	第69-70页
7.2 展望	第70-72页
参考文献	第72-76页
攻读硕士学位期间主要的研究成果	第76-78页
致谢	第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。

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