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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于无人机遥感影像的亚热带常绿落叶阔叶混交林树种分类与识别
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基于无人机遥感影像的亚热带常绿落叶阔叶混交林树种分类与识别
 
     论文目录
 
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 前言第16-29页
    1.1 研究背景和意义第16-17页
    1.2 研究现状分析第17-28页
        1.2.1 多源遥感数据树种分类研究现状第17-21页
        1.2.2 无人机平台在生态学及物种识别领域的应用现状第21-22页
        1.2.3 分类算法的应用现状第22-27页
        1.2.4 当前领域存在的不足第27-28页
    1.3 研究目标和研究内容第28-29页
        1.3.1 研究目标第28页
        1.3.2 研究内容第28-29页
第二章 研究区域概况及研究方法第29-41页
    2.1 研究区域概况第29-31页
    2.2 研究数据获取及处理第31-34页
        2.2.1 无人机RGB影像的获取及预处理第31-32页
        2.2.2 野外调查及参考数据的收集第32-34页
    2.3 研究方法第34-40页
        2.3.1 图像分割第34-36页
        2.3.2 特征选择和优化第36-37页
        2.3.3 基于对象的物种分类第37-39页
        2.3.4 分类精度评估第39-40页
    2.4 技术路线图第40-41页
第三章 基于研究区域的树种分类与识别第41-54页
    3.1 样本可分离性及特征重要性分析第41-42页
    3.2 不同特征组合下的树种分类结果与分析第42-50页
        3.2.1 无纹理特征的树种分类第42-45页
        3.2.2 有纹理特征的树种分类第45-47页
        3.2.3 有无纹理特征分类结果的对比与分析第47-50页
    3.3 讨论第50-54页
第四章 基于生境分区的树种分类与识别第54-66页
    4.1 生境类型的划分第54-56页
    4.2 不同生境分区的分类结果与分析第56-64页
        4.2.1 高海拔缓坡区(upper flat)的树种分类第56-58页
        4.2.2 高海拔陡坡区(upper slope)的树种分类第58-59页
        4.2.3 低海拔陡坡区(low slope)的树种分类第59-60页
        4.2.4 三种生境分区分类结果的对比与分析第60-64页
    4.3 讨论第64-66页
第五章 研究结论与展望第66-73页
    5.1 主要结论第66-67页
    5.2 研究不足第67-68页
    5.3 当前面临的挑战与展望第68-73页
        5.3.1 分类对象复杂性的挑战第68-69页
        5.3.2 整合多源遥感数据的挑战第69-70页
        5.3.3 整合植物物候与纹理等特征的挑战第70-71页
        5.3.4 物种分类算法的技术挑战第71-73页
参考文献第73-85页
附录第85-95页
    附录1 基于遥感数据进行植物物种识别的120 个研究案例第85-95页
硕士期间发表的科研成果第95-96页
致谢第96-97页

 
 
论文编号BS4590467,这篇论文共97
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