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基于卷积神经网络的面向对象遥感影像分类方法研究

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基于卷积神经网络的面向对象遥感影像分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
1 绪论第9-15页
  1.1 研究背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 研究内容第12-13页
  1.4 章节安排第13-15页
2 卷积神经网络第15-22页
  2.1 引言第15页
  2.2 卷积神经网络原理与结构第15-18页
    2.2.1 卷积层第15-16页
    2.2.2 池化层第16-17页
    2.2.3 全连接层与分类器第17-18页
  2.3 迁移学习训练策略第18-19页
  2.4 基于卷积神经网络的逐像素分类第19-20页
  2.5 本章小结第20-22页
3 基于卷积神经网络的面向对象遥感影像分类第22-36页
  3.1 引言第22页
  3.2 面向对象分析方法概述第22-23页
  3.3 超像素分割第23-29页
    3.3.1 简单线性迭代聚类第24-26页
    3.3.2 零参数简单线性迭代聚类第26-27页
    3.3.3 SEEDS第27-29页
  3.4 基于卷积神经网络的面向对象遥感影像分类方法第29-35页
    3.4.1 AlexNet结构第29-31页
    3.4.2 基于单尺度卷积神经网络的超像素分类方法第31-32页
    3.4.3 基于多尺度卷积神经网络的超像素分类方法第32-34页
    3.4.4 尺度参数选择第34-35页
  3.5 本章小结第35-36页
4 基于卷积神经网络的地物分类实验第36-55页
  4.1 引言第36页
  4.2 实验数据第36-39页
    4.2.1 研究区第36-37页
    4.2.2 图像预处理第37-38页
    4.2.3 训练与验证数据集第38-39页
    4.2.4 精度检验数据第39页
  4.3 超像素分割第39-42页
  4.4 分类实验第42-51页
    4.4.1 尺度参数选择第42-46页
    4.4.2 对比试验第46-51页
  4.5 实验结果分析与讨论第51-54页
    4.5.1 基于卷积神经网络的面向对象分类方法的效果第51-52页
    4.5.2 尺度参数对结果的影响第52页
    4.5.3 多尺度策略对结果的影响第52页
    4.5.4 超像素分割方法的选择对结果的影响第52-53页
    4.5.5 精度评价方法对评价结果可靠性的影响第53-54页
  4.6 本章小结第54-55页
5 总结与展望第55-57页
  5.1 总结第55-56页
  5.2 展望第56-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-66页
附录第66页
一、个人简介第66页
二、硕士期间发表的学术论文第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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