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古村落高分辨率遥感影像分类识别算法研究
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古村落高分辨率遥感影像分类识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
　　1.1 研究背景和意义第10-12页
　　　　1.1.1 古村落保护第10页
　　　　1.1.2 遥感技术第10-11页
　　　　1.1.3 高分辨率遥感影像分类识别第11-12页
　　1.2 国内外研究现状及存在的问题第12-16页
　　　　1.2.1 高分辨率遥感影像分类识别第12-15页
　　　　1.2.2 古村落高分辨率遥感影像分类识别第15页
　　　　1.2.3 古村落高分辨率遥感影像分类识别的难点第15-16页
　　1.3 研究内容及结构安排第16-18页
　　　　1.3.1 主要研究内容第16页
　　　　1.3.2 结构安排第16-18页
第2章 古村落高分辨率遥感影像预处理第18-31页
　　2.1 研究区域以及遥感数据源第18-19页
　　2.2 影像增强处理第19-21页
　　　　2.2.1 对比度拉伸变换第19-20页
　　　　2.2.2 空间滤波第20页
　　　　2.2.3 实验结果与分析第20-21页
　　2.3 影像ROI区域获取第21-22页
　　2.4 阴影检测与补偿第22-30页
　　　　2.4.1 高分辨率遥感影像阴影的特性第23页
　　　　2.4.2 高分辨率遥感影像阴影处理第23-28页
　　　　2.4.3 实验结果及分析第28-30页
　　2.5 本章小结第30-31页
第3章 古村落高分辨率遥感影像多尺度分割第31-44页
　　3.1 影像分割第31页
　　3.2 基于面向对象的多尺度多特征影像分割第31-39页
　　　　3.2.1 面向对象第32页
　　　　3.2.2 多尺度多特征分割第32-37页
　　　　3.2.3 实验结果与分析第37-39页
　　3.3 特征提取第39-43页
　　　　3.3.1 遥感图像特征提取的基本理论第39-40页
　　　　3.3.2 光谱特征和纹理特征第40-43页
　　3.4 本章小结第43-44页
第4章 古村落高分辨率遥感影像集成学习分类第44-60页
　　4.1 遥感影像分类识别方法第44-47页
　　　　4.1.1 遥感影像分类识别方法概述第44-45页
　　　　4.1.2 传统的遥感影像计算机分类第45-46页
　　　　4.1.3 智能化遥感影像分类第46-47页
　　4.2 集成学习第47-52页
　　　　4.2.1 集成学习的基本概念第48页
　　　　4.2.2 集成学习的典型算法第48-49页
　　　　4.2.3 多分类器集成的系统架构第49-52页
　　4.3 古村落高分辨率遥感影像多分类器集成分类算法第52-54页
　　　　4.3.1 算法的基本思想第52-53页
　　　　4.3.2 算法描述第53-54页
　　4.4 实验结果与分析第54-59页
　　　　4.4.1 实验数据一第54-57页
　　　　4.4.2 实验数据二第57页
　　　　4.4.3 实验数据三第57-59页
　　4.5 本章小结第59-60页
总结与展望第60-63页
参考文献第63-69页
附录A 攻读学位期间主要的研究成果第69-70页
致谢第70页

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