基于距离的遥感图像分类方法研究

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基于距离的遥感图像分类方法研究

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基于距离的遥感图像分类方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第一章绪论	第12-30页
1.1 研究背景、目的及意义	第12-14页
1.1.1 研究意义	第12-13页
1.1.2 研究背景	第13-14页
1.2 遥感图像分类国内外研究现状综述及分析	第14-26页
1.2.1 传统分类方法	第14-21页
1.2.2 神经网络分类	第21-22页
1.2.3 基于智能优化的分类	第22-23页
1.2.4 面向对象分类	第23-24页
1.2.5 语境分类	第24-26页
1.3 遥感图像分类面临的挑战	第26-27页
1.4 研究内容及创新之处	第27-28页
1.5 论文章节安排	第28-30页
第二章遥感图像分类基础	第30-40页
2.1 引言	第30页
2.2 遥感图像分类	第30-31页
2.3 遥感图像数据特征	第31-33页
2.3.1 光谱特征	第31页
2.3.2 纹理特征	第31-32页
2.3.3 结构特征	第32-33页
2.4 遥感图像分类过程	第33-34页
2.5 遥感图像分类评价标准	第34-38页
2.5.1 有监督分类评价标准	第34-36页
2.5.2 无监督分类评价标准	第36-38页
2.6 传统距离函数	第38-39页
2.7 本章小结	第39-40页
第三章一种改进的无监督OPF分类器	第40-57页
3.1 引言	第40页
3.2 无监督OPF算法	第40-43页
3.3 改进的无监督OPF算法	第43-46页
3.4 评价指标	第46页
3.5 实验结果与分析	第46-56页
3.5.1 实验数据集	第46-49页
3.5.2 参数设置	第49-53页
3.5.3 实验结果分析	第53-56页
3.6 本章小结	第56-57页
第四章利用SRM的遥感图像语境分类	第57-82页
4.1 引言	第57页
4.2 结合空间信息的混合距离函数	第57-61页
4.2.1 SRM算法合并预测	第58页
4.2.2 SRM算法合并顺序	第58-60页
4.2.3 结合空间信息的混合距离函数	第60-61页
4.3 传统基于距离的有监督分类算法	第61-68页
4.3.1 有监督OPF	第61-65页
4.3.2 有监督OPF的快速分类	第65-66页
4.3.3 k-NN算法基本原理	第66-67页
4.3.4 k-NN与OPF的对比分析	第67-68页
4.4 利用混合距离的语境分类器	第68-69页
4.5 实验结果与分析	第69-81页
4.5.1 数据集描述	第69-70页
4.5.2 参数设置	第70-71页
4.5.3 分类结果分析	第71-81页
4.6 本章小结	第81-82页
第五章分割尺度对混合距离语境分类器的影响	第82-94页
5.1 引言	第82页
5.2 参数设置	第82-84页
5.3 参数值变化时分类结果及分析	第84-93页
5.3.1 分类正确率变化及分析	第84-86页
5.3.2 分类效果对比图	第86-93页
5.4 本章小结	第93-94页
第六章总结和展望	第94-97页
6.1 本文工作	第94-95页
6.2 展望	第95-97页
参考文献	第97-108页
致谢	第108-109页
在学期间公开发表论文及专著情况	第109页

本篇论文共109页，点击这进入下载页面。

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