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基于光谱和纹理特征综合的农作物种植结构提取方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 1 绪论 | 第9-19页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 | | 1.2 国内外相关研究现状 | 第10-15页 | | 1.2.1 分类特征的研究应用现状 | 第10-12页 | | 1.2.2 特征选取的研究应用现状 | 第12-13页 | | 1.2.3 分类方法的研究应用现状 | 第13-15页 | | 1.3 研究目标与内容 | 第15-16页 | | 1.3.1 研究目标 | 第15页 | | 1.3.2 研究内容 | 第15-16页 | | 1.4 技术路线与组织框架 | 第16-19页 | | 1.4.1 技术路线 | 第16-18页 | | 1.4.2 组织框架 | 第18-19页 | | 2 不同作物光谱和纹理特征分析 | 第19-33页 | | 2.1 研究数据及处理 | 第19-24页 | | 2.1.1 影像数据 | 第19-20页 | | 2.1.2 样本数据 | 第20-22页 | | 2.1.3 数据预处理 | 第22-24页 | | 2.2 光谱特征原理与分析 | 第24-28页 | | 2.2.1 归一化植被指数算法原理介绍 | 第24-25页 | | 2.2.2 基于GF-1WFV的不同作物NDVI差异分析 | 第25-28页 | | 2.3 纹理特征原理与分析 | 第28-32页 | | 2.3.1 纹理特征计算原理 | 第29-30页 | | 2.3.2 基于GF-1WFV的不同作物纹理差异分析 | 第30-32页 | | 2.4 本章小结 | 第32-33页 | | 3 基于光谱与纹理综合的农作物种植结构提取方法研究 | 第33-41页 | | 3.1 多特征组合原理及实现过程 | 第33-34页 | | 3.2 指标选择方法介绍 | 第34页 | | 3.3 巴氏距离算法原理 | 第34-35页 | | 3.4 基于巴氏距离的指标选择 | 第35-36页 | | 3.5 随机森林分类原理 | 第36-39页 | | 3.6 随机森林模型构建 | 第39页 | | 3.7 分类结果精度评价方法 | 第39-41页 | | 4 基于指标优选的农作物种植结构提取方法应用 | 第41-56页 | | 4.1 研究区概况及数据收集 | 第41-43页 | | 4.1.1 研究区概况 | 第41-42页 | | 4.1.2 数据收集 | 第42-43页 | | 4.2 实验设计 | 第43-46页 | | 4.2.1 实验分组 | 第44页 | | 4.2.2 指标个数设计 | 第44-45页 | | 4.2.3 树节点个数设计 | 第45-46页 | | 4.3 实验结果与分析 | 第46-55页 | | 4.3.1 光谱特征分类结果及分析 | 第47-49页 | | 4.3.2 纹理特征分类结果及分析 | 第49-50页 | | 4.3.3 多特征组合分类结果及分析 | 第50-52页 | | 4.3.4 指标优选分类结果及分析 | 第52-54页 | | 4.3.5 PMS与 WFV的分类结果对比 | 第54-55页 | | 4.4 本章小结 | 第55-56页 | | 5 结论与展望 | 第56-58页 | | 5.1 结论 | 第56页 | | 5.2 本文创新 | 第56-57页 | | 5.3 不足与展望 | 第57-58页 | | 致谢 | 第58-59页 | | 参考文献 | 第59-65页 | | 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |
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论文编号BS4443652，这篇论文共65页
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