遥感影像的计算机分类技术研究

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遥感影像的计算机分类技术研究

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遥感影像的计算机分类技术研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-8 页
第一章绪论	第8-15 页
· 引言	第8-9 页
· 遥感影像分类技术的现状	第9-12 页
· 基于光谱特征分类技术的研究现状	第9-11 页
· 非光谱特征辅助分类技术的研究现状	第11-12 页
· 选题的目的、意义	第12-15 页
· 选择本课题的目的	第12-13 页
· 选择本课题的意义	第13 页
· 本研究的方案和研究环境	第13-15 页
第二章遥感影像计算机分类的一般原理和过程	第15-24 页
· 遥感影像计算机分类的一般原理	第15-18 页
· 遥感影像计算机分类的一般过程	第18-22 页
· 影像预处理	第18-20 页
· 训练集和特征集的选取	第20-21 页
· 分类运算	第21 页
· 分类后处理	第21-22 页
· 分类结果精度的评价方法	第22-24 页
第三章基于光谱特征遥感影像的分类方法研究	第24-44 页
· 遥感光谱理论	第24-30 页
· 地物反射光谱特性	第24-26 页
· 本文用到的遥感影像及其地物的光谱特征	第26-30 页
· 基于光谱特征的监督分类算法研究	第30-37 页
· 基于光谱特征的非监督分类算法研究	第37-42 页
· 本章小结	第42-44 页
第四章非光谱特征辅助分类方法的研究	第44-68 页
· 纹理特征	第44-49 页
· 纹理的定义和描述	第44-47 页
· 纹理分析方法	第47-49 页
· 基于灰度共生矩阵的遥感影像分析与识别的研究	第49-60 页
· 灰度共生矩阵	第49-51 页
· 基于灰度共生矩阵的影像特征提取	第51-53 页
· 纹理特征影像提取的技术方案	第53-60 页
· 纹理特征辅助影像分类的研究	第60-67 页
· 纹理特征辅助影像分类的监督分类	第60-64 页
· 纹理特征辅助影像分类的非监督分类	第64-67 页
· 本章小结	第67-68 页
第五章遥感影像分类新技术	第68-72 页
· 神经网络分类法	第68-69 页
· 模糊分类法	第69 页
· 小波分析	第69-70 页
· 基于专家知识和地学知识的影像分类	第70 页
· 遥感影像分类方法研究的趋势和前景	第70-72 页
第六章结论和展望	第72-75 页
· 工作与创新	第72-73 页
· 结论	第73 页
· 展望	第73-75 页
致谢	第75-76 页
参考文献	第76-79 页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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