基于面向对象的柑橘类果林信息提取方法研究

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基于面向对象的柑橘类果林信息提取方法研究

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基于面向对象的柑橘类果林信息提取方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.1.1 研究背景	第9-10页
1.1.2 研究目的及意义	第10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 传统基于像元分类方法研究现状	第10-11页
1.2.2 面向对象分类方法研究现状	第11-12页
1.3 研究内容及技术路线	第12-14页
1.4 论文组织结构	第14-15页
第二章研究区概况及数据预处理	第15-21页
2.1 研究区概况	第15-16页
2.2 数据源	第16-17页
2.3 数据预处理	第17-21页
2.3.1 概述	第17-18页
2.3.2 实验与分析	第18-20页
2.3.3 本章小结	第20-21页
第三章多尺度分割	第21-35页
3.1 影像分割的数学原理	第21-22页
3.2 分割方法概述	第22页
3.2.1 基于区域的分割	第22页
3.2.2 基于阈值的分割	第22页
3.2.3 基于边界的分割	第22页
3.3 区域合并算法	第22-23页
3.4 多尺度分割	第23-29页
3.4.1 多尺度分割原理	第23-24页
3.4.2 多尺度效应	第24-29页
3.5 最优分割尺度的选取	第29-34页
3.5.1 最优分割尺度选取方法概述	第29页
3.5.2 面积比均值法选取最优尺度实验与分析	第29-34页
3.6 本章小结	第34-35页
第四章面向对象的模糊分类	第35-45页
4.1 模糊分类	第35-37页
4.1.1 模糊分类概述	第35-36页
4.1.2 模糊分类的数学基础	第36页
4.1.3 模糊分类器原理	第36-37页
4.2 多特征空间分类	第37-42页
4.2.1 光谱多特征的选择	第37-41页
4.2.2 最邻近特征空间分类	第41-42页
4.3 模糊规则集分类	第42-44页
4.3.1 模糊规则分类器原理	第42-43页
4.3.2 构造隶属度函数	第43-44页
4.4 本章小结	第44-45页
第五章面向对象的决策树分类	第45-59页
5.1 分类地物的确定	第45-46页
5.2 光谱数据的统计与分析	第46-49页
5.3 纹理数据的统计与分析	第49-51页
5.4 结合模糊数学理论的决策树分类	第51-54页
5.5 精度评价	第54-58页
5.6 本章小结	第58-59页
第六章结论与展望	第59-61页
6.1 结论	第59-60页
6.2 讨论与展望	第60-61页
参考文献	第61-65页
致谢	第65-66页
攻读学位期间的研究成果	第66-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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