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复杂地表景观区域水稻面积遥感精确提取与时空变化分析

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复杂地表景观区域水稻面积遥感精确提取与时空变化分析
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 引言第11-28页
  1.1 研究背景与意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-24页
    1.2.1 遥感影像分类第12-18页
    1.2.2 水稻信息提取第18-19页
    1.2.3 遥感影像变化检测第19-24页
  1.3 研究内容第24-25页
  1.4 论文组织结构与技术路线第25-28页
    1.4.1 论文组织结构第25页
    1.4.2 技术路线第25-28页
第二章 研究区与数据第28-38页
  2.1 地理位置及行政区划第28-29页
  2.2 研究区概况第29-32页
    2.2.1 自然地理概况第29-30页
    2.2.2 社会经济概况第30-32页
    2.2.3 生态环境概况第32页
  2.3 数据与预处理第32-38页
    2.3.1 影像数据第32-36页
    2.3.2 数据预处理第36-38页
第三章 引入预训练机制的卷积神经网络分类模型构建第38-58页
  3.1 人工神经网络基本原理第38-40页
  3.2 深度学习方法第40-49页
    3.2.1 深度置信网络第40-43页
    3.2.2 卷积神经网络第43-45页
    3.2.3 预训练深度神经网络第45-49页
  3.3 预训练卷积神经网络的模型构建第49-58页
    3.3.1 预训练数据集的选择第49-52页
    3.3.2 预训练数据集的扩充第52页
    3.3.3 预训练卷积神经网络参数设置第52-58页
第四章 结合物候信息与深度学习方法的遥感影像分类第58-72页
  4.1 物候信息概述第59-60页
  4.2 遥感影像的物候信息提取第60-61页
    4.2.1 植被指数第60页
    4.2.2 物候指标与提取方法第60-61页
  4.3 采用分层分类策略的分类模型第61-63页
    4.3.1 初步分类过程第62页
    4.3.2 最终分类过程第62-63页
  4.4 分类实验结果与精度评价第63-72页
    4.4.1 精度评价方法第63-67页
    4.4.2 初步分类结果与精度评价第67-70页
    4.4.3 进一步分类结果与精度评价第70-72页
第五章 时空变化检测及分析方法的对比研究第72-85页
  5.1 时序变化异常检测方法第72-76页
    5.1.1 累积和检测法第72-73页
    5.1.2 Mann-Kendall趋势检验方法第73-74页
    5.1.3 BFAST突变检测方法第74-76页
  5.2 空间格局分析方法第76-80页
    5.2.1 半方差分析第76-77页
    5.2.2 Getis系数第77-78页
    5.2.3 LocalMoran’sI第78-80页
  5.3 实验结果与分析第80-85页
    5.3.1 时序变化异常检测结果与讨论第80-83页
    5.3.2 空间格局分析结果与讨论第83-85页
第六章 复杂地表景观区域水稻时空变化检测及分析第85-98页
  6.1 时间序列数据预处理第85-89页
    6.1.1 时间序列选择第85-86页
    6.1.2 时间序列插值第86-87页
    6.1.3 时间序列平滑第87-89页
  6.2 时间序列变化检测第89-95页
  6.3 空间格局变化分析第95-98页
第七章 总结与展望第98-101页
  7.1 主要工作与结论第98-99页
  7.2 研究特色与创新第99页
  7.3 研究展望第99-101页
参考文献第101-112页
致谢第112-113页
附录第113页

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