基于多特征的SVM高分辨率遥感影像分类研究

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基于多特征的SVM高分辨率遥感影像分类研究

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基于多特征的SVM高分辨率遥感影像分类研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-9页
1 引言	第9-17页
1.1 选题背景及研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 遥感影像分类的国内外研究现状	第10-12页
1.2.2 多特征遥感影像分类国内外研究现状	第12-13页
1.2.3 基于SVM的遥感影像分类国内外研究现状	第13-14页
1.2.4 存在问题	第14页
1.3 本文研究内容及技术路线	第14-17页
1.3.1 研究内容	第14-15页
1.3.2 技术路线图	第15-17页
2 支持向量机相关理论	第17-29页
2.1 支持向量机基本理论	第17-26页
2.1.1 最优分类超平面	第17-22页
2.1.2 SVM核函数	第22-23页
2.1.3 参数优化算法	第23-26页
2.1.4 PCA降维算法	第26页
2.2 基于SVM的多分类问题	第26-27页
2.2.1 基于“一对一”的多分类SVM	第27页
2.2.2 基于“一对多”的多分类SVM	第27页
2.3 本章小结	第27-29页
3 基于多特征的SVM影像分类	第29-46页
3.1 基于多特征的SVM影像分类流程	第29-30页
3.2 数据来源及研究区概况	第30-32页
3.2.1 数据来源	第30-31页
3.2.2 研究区概况	第31-32页
3.3 影像预处理	第32-35页
3.3.1 正射校正	第32-33页
3.3.2 影像融合	第33-34页
3.3.3 影像大气校正	第34-35页
3.4 分类体系	第35页
3.5 影像特征提取	第35-39页
3.5.1 光谱特征	第35-37页
3.5.2 纹理特征	第37-39页
3.6 训练样本的选取	第39-40页
3.7 SVM分类器构造	第40-41页
3.8 基于多特征融合的SVM分类结果及精度评价	第41-45页
3.8.1 基于多特征融合的SVM的分类结果	第41-42页
3.8.2 精度评价	第42-45页
3.9 本章小结	第45-46页
4 方法对比及结果分析	第46-57页
4.1 基于其他方法的影像分类结果	第46-49页
4.1.1 最大似然法	第46页
4.1.2 人工神经网络分类法	第46-47页
4.1.3 精度评价	第47-49页
4.2 结果分析	第49-55页
4.3 本章小结	第55-57页
5 结论与展望	第57-59页
5.1 结论	第57-58页
5.2 研究不足与展望	第58-59页
致谢	第59-61页
参考文献	第61-66页
附录	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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