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综合时空谱多维遥感特征的作物精细分类方法研究——以东北三省为例

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综合时空谱多维遥感特征的作物精细分类方法研究——以东北三省为例
论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-21页
  1.1 研究背景与意义第12-14页
  1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.2.1 基于光谱特征的作物分类方法现状第14-15页
    1.2.2 基于光谱-空间特征的作物分类方法现状第15-16页
    1.2.3 基于光谱-时相特征的作物分类方法现状第16-17页
  1.3 多光谱时间序列分类存在的问题第17-19页
  1.4 论文研究内容与章节安排第19-21页
第2章 遥感信息提取相关算法第21-44页
  2.1 遥感影像特征提取第21-33页
    2.1.1 特征提取的基本概念及意义第21-22页
    2.1.2 特征提取相关算法第22-33页
  2.2 遥感影像分类识别第33-43页
    2.2.1 遥感影像分类的基本概念及意义第33-34页
    2.2.2 遥感影像分类相关算法及精度评价第34-43页
  2.3 本章小结第43-44页
第3章 多维遥感数据时空谱特征提取算法研究第44-68页
  3.1 光谱特征提取——修改的局部保留嵌入算法第44-60页
    3.1.1 光谱特征提取概述第44-46页
    3.1.2 修改的局部保留嵌入算法第46-49页
    3.1.3 实验数据和设置第49-52页
    3.1.4 结果与讨论第52-60页
    3.1.5 结论第60页
  3.2 时相特征提取——基于DTW度量的拉普拉斯映射算法第60-64页
    3.2.1 时相特征提取概述第60-62页
    3.2.2 基于DTW的LE降维算法第62-64页
  3.3 空间特征提取——基于DTW度量的最小生成树分割算法第64-67页
    3.3.1 空间特征提取概述第64-65页
    3.3.2 基于DTW的最小生成树分割算法第65-67页
  3.4 本章小结第67-68页
第4章 基于多维遥感特征的分类方法研究第68-95页
  4.1 多维遥感数据组织第68-73页
  4.2 挖掘全部可用数据第73-74页
  4.3 基于光谱-时相和空间特征的分类方法——STS第74-75页
  4.4 验证实验第75-93页
    4.4.1 研究区第75页
    4.4.2 Landsat数据第75-77页
    4.4.3 参考数据第77-80页
    4.4.4 结果与讨论第80-92页
    4.4.5 结论第92-93页
  4.5 本章小结第93-95页
第5章 中国东北三省遥感作物精细分类研究第95-114页
  5.1 研究区概况第95-97页
  5.2 数据第97-104页
    5.2.1 遥感数据第97-102页
    5.2.2 其他数据第102-104页
  5.3 研究方法第104-108页
    5.3.1 数据预处理第105-106页
    5.3.2 多光谱时间序列数据构建第106页
    5.3.3 主动学习训练样本第106-108页
    5.3.4 分类及精度验证第108页
  5.4 结果与讨论第108-112页
    5.4.1 分类结果与精度评价第108-109页
    5.4.2 误差分析第109-110页
    5.4.3 东北三省作物分布的地域特征第110-112页
  5.5 结论第112页
  5.6 本章小结第112-114页
第6章 结论与展望第114-118页
  6.1 本文主要工作及创新点第114-116页
    6.1.1 主要研究工作第114-116页
    6.1.2 论文创新点第116页
  6.2 研究展望第116-118页
参考文献第118-134页
附录第134-135页
个人简介第135-136页
攻读博士学位期间发表的学术论文与研究成果第136-137页
致谢第137-139页

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