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多光谱遥感图像变化检测的聚类算法研究

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多光谱遥感图像变化检测的聚类算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
  1.1 研究背景和意义第14-15页
  1.2 遥感图像变化检测的研究现状和存在问题第15-17页
    1.2.1 遥感图像变化检测方法研究现状第15-16页
    1.2.2 多光谱遥感图像变化检测存在的问题第16-17页
  1.3 本文的主要工作第17-18页
第二章 多光谱遥感图像变化检测基本知识第18-26页
  2.1 多光谱遥感图像变化检测的处理流程第18-21页
    2.1.1 数据预处理第18-20页
    2.1.2 变化信息提取和检测第20页
    2.1.3 变化检测结果评价第20-21页
  2.2 多光谱遥感图像变化检测方法第21-24页
  2.3 本章小结第24-26页
第三章 改进相似度的数据流仿射传播聚类算法的多光谱遥感图像变化检测方法第26-42页
  3.1 引言第26-27页
  3.2 改进的邻域滤波预处理第27-28页
  3.3 逻辑回归第28-29页
    3.3.1 逻辑回归分析第28-29页
    3.3.2 逻辑回归拟合降维第29页
  3.4 基于密度的改进相似度的数据流仿射传播聚类算法第29-30页
    3.4.1 仿射传播聚类算法分析第29页
    3.4.2 基于密度的改进的相似度第29-30页
  3.5 本章方法具体描述第30-31页
  3.6 实验结果分析第31-40页
    3.6.1 实验数据介绍第31-35页
    3.6.2 实验结果分析第35-40页
  3.7 本章小结第40-42页
第四章 基于改进的水体指数和贝叶斯网络聚类的多光谱遥感图像变化检测方法第42-54页
  4.1 引言第42-44页
  4.2 水体指数第44-46页
    4.2.1 水体指数分析第44-46页
    4.2.2 改进的水体指数第46页
  4.3 基于互信息的贝叶斯网络聚类算法第46-47页
    4.3.1 基于互信息的贝叶斯网络分析第46页
    4.3.2 基于互信息的贝叶斯网络模型第46-47页
  4.4 本章方法具体描述第47-48页
  4.5 实验结果分析第48-52页
  4.6 本章小结第52-54页
第五章 总结和展望第54-56页
  5.1 本文工作总结第54页
  5.2 展望第54-56页
参考文献第56-64页
致谢第64-66页
作者简介第66-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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