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基于集成学习的高光谱遥感影像分类

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基于集成学习的高光谱遥感影像分类
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-8页
Extended Abstract第8-15页
图清单第15-18页
表清单第18-20页
名词注释表第20-21页
1 绪论第21-32页
  · 研究背景与选题依据第21-23页
  · 相关领域的研究动态第23-29页
  · 研究内容和技术路线第29-30页
  · 论文结构第30-32页
2 基于集成学习的高光谱影像分类理论与策略第32-42页
  · 集成学习理论基础第33-35页
  · 基于集成学习的高光谱影像分类策略第35-39页
  · 试验高光谱影像第39-41页
  · 本章小结第41-42页
3 基于旋转森林的高光谱影像分类第42-60页
  · 引言第42-43页
  · RoF 用于高光谱影像分类的基本原理和方法第43-44页
  · RoF 中的特征提取算法第44-47页
  · 试验结果与分析第47-58页
  · 本章小结第58-60页
4 基于监督/半监督特征提取与集成学习的分类第60-89页
  · 引言第60页
  · 高光谱遥感影像特征提取算法概述第60-64页
  · 监督/半监督概率主成分分析第64-68页
  · 监督/半监督特征提取集成分类策略第68-72页
  · 试验结果与分析第72-87页
  · 本章小结第87-89页
5 光谱-空间特征集成的高光谱影像分类第89-108页
  · 图像分割第89-95页
  · 马尔科夫随机场模型第95-96页
  · 试验结果与分析第96-107页
  · 本章小结第107-108页
6 高光谱影像集成学习分类系统第108-119页
  · 研制背景与目的第108页
  · 系统主要功能第108-110页
  · 主要模块第110-115页
  · 系统应用—以城市不透水面分析为例第115-118页
  · 本章小结第118-119页
7 结论与展望第119-122页
  · 结论第119-120页
  · 主要创新点第120页
  · 展望第120-122页
参考文献第122-134页
作者简历第134-138页
学位论文数据集第138 页

本篇论文共138页,点击这进入下载页面
 
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