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越南大陆海岸线遥感智能解译方法研究
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越南大陆海岸线遥感智能解译方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-17页
第一章 绪论第17-31页
　　1.1 海岸线及相关概念第17-18页
　　1.2 研究进展第18-25页
　　　　1.2.1 海岸线提取研究现状第18-22页
　　　　1.2.2 遥感影像解译研究概述第22-25页
　　1.3 研究基础与关键问题第25-26页
　　1.4 研究目的与意义第26-27页
　　1.5 论文的研究内容第27-28页
　　1.6 论文的组织结构第28-31页
第二章 海岸线分类与智能解译模型第31-58页
　　2.1 海岸线的分类与目视解译第31-39页
　　　　2.1.1 现有的海岸线分类第31-32页
　　　　2.1.2 越南大陆海岸线分类系统第32-33页
　　　　2.1.3 海岸线遥感影像目视解译第33-38页
　　　　2.1.4 遥感影像水边线与海岸线的关系第38-39页
　　2.2 大陆海岸线的智能解译模型第39-42页
　　　　2.2.1 海岸线信息获取过程第39-40页
　　　　2.2.2 海岸线智能解译模型第40-42页
　　2.3 基于知识反馈的最优分割尺度确定第42-51页
　　　　2.3.1 遥感影像多尺度分割与FNEA算法第42-44页
　　　　2.3.2 最优分割尺度选取方法第44-46页
　　　　2.3.3 反馈式知识控制模型第46-49页
　　　　2.3.4 备选尺度集的获取第49-51页
　　　　2.3.5 基于特征差异判别准则的分割尺度确定第51页
　　2.4 影像解译多层次地物类别的确定第51-57页
　　　　2.4.1 K-Means聚类第52页
　　　　2.4.2 Kohonen网络聚类第52-53页
　　　　2.4.3 基于聚类的地物类可分性分析第53-56页
　　　　2.4.4 各层次地物类别的确定第56-57页
　　2.5 本章小结第57-58页
第三章 基于OLI影像多种特征的分析与评价第58-90页
　　3.1 光谱特征的分析与评价第58-72页
　　　　3.1.1 光谱特征的定义第58-59页
　　　　3.1.2 数据准备第59-60页
　　　　3.1.3 光谱特征的相关性分析第60-64页
　　　　3.1.4 光谱特征的重要性排序第64-68页
　　　　3.1.5 基于光谱特征的关联规则挖掘第68-72页
　　3.2 纹理特征的分析与评价第72-80页
　　　　3.2.1 纹理特征的定义第72-74页
　　　　3.2.2 纹理特征的相关性分析第74-76页
　　　　3.2.3 纹理特征的重要性排序第76-78页
　　　　3.2.4 基于纹理特征的关联规则挖掘第78-80页
　　3.3 几何特征的分析与评价第80-83页
　　　　3.3.1 几何特征的定义第80-81页
　　　　3.3.2 几何特征的相关性分析第81-82页
　　　　3.3.3 几何特征重要性排序与分类规则挖掘第82-83页
　　3.4 指数特征的分析与评价第83-85页
　　　　3.4.1 指数特征的定义第83-84页
　　　　3.4.2 指数特征的相关性分析第84页
　　　　3.4.3 指数特征重要性排序与分类规则挖掘第84-85页
　　3.5 多种特征的分析与评价第85-89页
　　　　3.5.1 基于多种特征的关联规则挖掘第85-87页
　　　　3.5.2 基于多种特征的关联规则解译第87-88页
　　　　3.5.3 多种特征的分类能力比较第88-89页
　　3.6 本章小结第89-90页
第四章 海岸带地物影像解译特征优选第90-119页
　　4.1 影像解译特征优选的构成第90-91页
　　4.2 基于BP神经网络的特征选择第91-96页
　　　　4.2.1 BP神经网络概述第91-92页
　　　　4.2.2 网络结构的确定第92页
　　　　4.2.3 基于网络权值的敏感性分析第92-93页
　　　　4.2.4 特征选择的结果与分析第93-96页
　　4.3 分割尺度对特征值的影响第96-103页
　　　　4.3.1 研究方法与数据准备第96-97页
　　　　4.3.2 尺度敏感特征的定义第97-99页
　　　　4.3.3 尺度敏感特征的变化曲线第99-101页
　　　　4.3.4 特征的细分类与特征选择第101-103页
　　4.4 薄云对各类地物特征值的影响第103-107页
　　　　4.4.1 研究中使用的遥感影像第103-104页
　　　　4.4.2 研究方法与技术路线第104-105页
　　　　4.4.3 获取用于判断是否有云的特征第105-107页
　　　　4.4.4 获取易受云影响的特征第107页
　　4.5 基于因子分析法的特征抽取第107-113页
　　　　4.5.1 因子分析法的相关概念第107-109页
　　　　4.5.2 研究方法与步骤第109-110页
　　　　4.5.3 特征抽取与结果分析第110-113页
　　4.6 本章实验与结果分析第113-118页
　　　　4.6.1 特征集的选择第114-115页
　　　　4.6.2 样本集的选择第115页
　　　　4.6.3 实验结果分析第115-118页
　　4.7 本章小结第118-119页
第五章 分类器的优化与分类知识的机器学习第119-148页
　　5.1 遥感影像混合智能分类模型第119-121页
　　5.2 多种机器学习算法的特点第121-127页
　　　　5.2.1 贝叶斯网络第121-122页
　　　　5.2.2 支持向量机第122-123页
　　　　5.2.3 决策树C5.0第123-125页
　　　　5.2.4 分类回归树CART第125-126页
　　　　5.2.5 随机森林第126-127页
　　5.3 各分类器的学习与参数优化第127-136页
　　　　5.3.1 实验数据第127页
　　　　5.3.2 贝叶斯网络分类第127-129页
　　　　5.3.3 支持向量机分类第129-133页
　　　　5.3.4 决策树C5.0分类第133-134页
　　　　5.3.5 分类回归树分类第134-135页
　　　　5.3.6 随机森林分类第135-136页
　　5.4 单分类器与组合分类器的分类结果比较第136-140页
　　　　5.4.1 单分类器对样本的分类结果第136-138页
　　　　5.4.2 组合分类器对遥感影像的分类结果第138-140页
　　5.5 基于特征关系规则的影像对象分类第140-147页
　　　　5.5.1 特征关系规则的定义第140-142页
　　　　5.5.2 关系特征的构造第142-143页
　　　　5.5.3 分类规则的机器学习第143-147页
　　5.6 本章小结第147-148页
第六章 越南大陆海岸线提取与分析第148-165页
　　6.1 越南及其海岸概况第148-151页
　　6.2 遥感影像的选取第151-156页
　　　　6.2.1 Landsat8卫星与OLI影像第151-154页
　　　　6.2.2 研究区影像选取与分析第154-156页
　　6.3 本方法获取海岸线的精度分析第156页
　　6.4 海岸线长度的不确定性分析第156-157页
　　6.5 越南大陆海岸线分布特征第157-161页
　　　　6.5.1 越南大陆海岸线总体特征第157-158页
　　　　6.5.2 自然岸线与人工岸线的基本特征第158-159页
　　　　6.5.3 各自然岸线分布特征第159-161页
　　6.6 各沿海省级行政区海岸构成第161-164页
　　6.7 本章小结第164-165页
第七章 总结与展望第165-167页
　　7.1 主要工作与结论第165-166页
　　7.2 本文的创新点第166页
　　7.3 进一步的研究构想第166-167页
致谢第167-168页
参考文献第168-175页
作者简历第175页

本篇论文共175页，点击这进入下载页面。
 
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