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基于对象的随机森林遥感分类方法优化

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基于对象的随机森林遥感分类方法优化
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
1 绪论第9-15页
  1.1 研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究进展第10-13页
    1.2.1 面向对象影像分析方法(OBIA)第10-11页
    1.2.2 随机森林分类方法第11-13页
  1.3 本文内容组织和安排第13-15页
    1.3.1 研究内容第13页
    1.3.2 论文组织结构第13-15页
2 面向对象的遥感影像分类关键技术第15-27页
  2.1 几种常见的分割算法第15-21页
    2.1.1 区域生长分割算法第16-18页
    2.1.2 分水岭分割算法第18-19页
    2.1.3 分形网络演化分割算法第19-21页
  2.2 分类算法介绍第21-27页
    2.2.1 支持向量机分类算法(SVM)第22-23页
    2.2.2 K最近邻分类算法(KNN)第23-24页
    2.2.3 随机森林分类算法(RF)第24-27页
3 随机森林分类优化第27-47页
  3.1 基于样本选择优化的随机森林第27-34页
    3.1.1 非平衡数据第27-32页
    3.1.2 实验与分析第32-34页
  3.2 基于特征选择优化的随机森林第34-42页
    3.2.1 随机森林分类中的特征选取第35-39页
    3.2.2 实验与分析第39-42页
  3.3 基于模型参数优化的随机森林第42-47页
    3.3.1 随机森林分类模型参数选择第42-44页
    3.3.2 实验与分析第44-47页
4 实验与分析第47-51页
5 总结与展望第51-53页
  5.1 总结第51-52页
  5.2 不足及展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-62页
附录第62页

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