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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
本篇论文共
139
页,
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