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基于深度学习技术的高分辨率遥感影像建设用地信息提取研究

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基于深度学习技术的高分辨率遥感影像建设用地信息提取研究
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-18页
1 绪论第18-25页
  · 研究背景和意义第18-19页
  · 国内外研究现状第19-22页
    · 高分辨率遥感影像信息提取技术第19-20页
    · 面向对象的影像分割技术第20-21页
    · 基于深度学习技术的图像识别技术第21-22页
  · 论文研究内容和目标第22-24页
  · 论文组织结构第24-25页
2 研究区概况及研究数据第25-28页
  · 研究区概况第25-26页
  · 分类体系第26页
  · 研究数据第26-28页
    · 研究区土地覆被数据第26页
    · 高分二号影像数据第26-27页
    · 影像预处理第27-28页
3 相关理论基础第28-39页
  · 面向对象影像分割第28-29页
  · 基于深度学习技术的图像识别技术第29-36页
    · 深度学习技术第29-32页
    · 常用的卷积神经网络模型第32-36页
    · 深度学习框架第36页
  · 数据标准化第36-39页
    · 分割后影像对象标准化第36-38页
    · 归一化处理第38-39页
4 基于深度卷积神经网络的建设用地信息提取第39-47页
  · 面向对象的多尺度分割第39-41页
    · 软件平台第39页
    · 尺度选择第39-40页
    · 波段权重第40页
    · 均值性因子权重第40-41页
    · 分割对象第41页
  · 分割数据标准化第41-42页
  · 基于卷积神经网络的自动分类第42-45页
  · 面向对象影像分类第45-47页
5 实验结果分析第47-68页
  · 精度评价方法第47-49页
    · 分类总体精度评价的方法第47-48页
    · 建设用地信息提取情况评价方法第48-49页
  · 基于深度学习技术的分类结果精度评价第49-62页
    · 分类结果总体评价第49-52页
    · 影像对象标准化方法对建设用地信息提取精度的影响第52-54页
    · 不同分割尺度下建设用地信息提取情况第54-62页
  · 四种不同分类方法的分类结果对比分析第62-68页
    · 不同分割尺度下四种分类方法的分类效果对比第62-65页
    · 不同分类方法的查全率与查准率对比分析第65-68页
6 总结与展望第68-72页
  · 主要结论第68-70页
  · 研究不足与展望第70-72页
参考文献第72-77页

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