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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,
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