基于深度学习的海量高分辨率遥感图片的识别与分类——以宁夏灌区农田为例

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基于深度学习的海量高分辨率遥感图片的识别与分类——以宁夏灌区农田为例

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基于深度学习的海量高分辨率遥感图片的识别与分类——以宁夏灌区农田为例

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第1章绪论	第9-21页
1.1 论文选题依据与研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-16页
1.2.1 深度学习技术的应用及研究现状	第10-12页
1.2.2 迁移学习方法的应用与发展现状	第12-14页
1.2.3 遥感分类的研究进展	第14-16页
1.2.4 农田识别的研究现状与进展	第16页
1.3 论文结构、内容与目标	第16-18页
1.3.1 论文结构	第16-17页
1.3.2 研究内容	第17-18页
1.3.3 论文目标	第18页
1.4 论文的主要成果与特色	第18-21页
1.4.1 主要成果	第18-19页
1.4.2 研究特色	第19-21页
第2章基于分布式运算模式的海量遥感图片识别系统	第21-33页
2.1 系统概述	第21页
2.2 功能与数据需求	第21-22页
2.2.1 功能需求与开发	第21-22页
2.2.2 数据要求	第22页
2.3 总体架构	第22-28页
2.3.1 系统框架	第22-24页
2.3.2 硬件框架	第24-25页
2.3.3 分布式运算系统框架	第25-27页
2.3.4 系统运行环境	第27-28页
2.4 系统技术流程	第28-31页
2.4.1 数据下载与预处理	第28-29页
2.4.2 模型训练	第29-30页
2.4.3 模型验证	第30页
2.4.4 目标区域图像识别	第30-31页
2.5 小结	第31-33页
第3章关键技术与方法	第33-43页
3.1 卷积神经网络	第33-35页
3.1.1 卷积	第34页
3.1.2 池化	第34-35页
3.2 深度学习工具框架	第35-38页
3.3 网络模型结构	第38-39页
3.4 预测与分类	第39-40页
3.4.1 线性回归	第39页
3.4.2 分类与逻辑回归	第39-40页
3.5 精度提升与验证	第40-42页
3.5.1 人机交互验证	第41-42页
3.5.2 人工标签参与	第42页
3.6 小结	第42-43页
第4章系统框架应用——宁夏灌区地区	第43-53页
4.1 应用案例区域与数据集	第43-45页
4.1.1 训练样本点区域与数据	第43-44页
4.1.2 识别区域概况	第44-45页
4.2 分类结果与精度	第45-48页
4.2.1 分类结果	第45-47页
4.2.2 分类精度	第47-48页
4.3 分类结果的验证	第48-50页
4.3.1 识别区域人工标签样本点的验证	第48-49页
4.3.2 与其他产品的对比分析	第49-50页
4.4 讨论	第50-51页
4.5 小结	第51-53页
第5章总结与展望	第53-55页
5.1 结论	第53页
5.2 研究不足与展望	第53-55页
参考文献	第55-61页
致谢	第61-63页
攻读学位期间的研究成果	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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