基于RapidEye影像的典型植被要素提取--硕士论文下载

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基于RapidEye影像的典型植被要素提取

论文目录

致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-10页
Contents	第10-12页
图清单	第12-14页
表清单	第14-16页
1 绪论	第16-24页
·研究背景与研究意义	第16-17页
·国内外研究现状	第17-21页
·研究内容与技术路线	第21-24页
2 RapidEye 高分影像预处理	第24-30页
·RapidEye 影像特性	第24-25页
·RapidEye 预处理模型	第25-27页
·RapidEye 彩色合成权重优选模型	第27-29页
·本章小结	第29-30页
3 面向对象分类方法与关键技术	第30-43页
·影像分割	第30-36页
·基于 AdaBoost 算法的 GLC 决策树分类器	第36-39页
·支持向量机分类法	第39-41页
·分类后精度评价	第41页
·本章小结	第41-43页
4 特征分析与特征选择	第43-63页
·高分影像分类常用特征分析	第43-47页
·针对 RapidEye 影像的特征选择	第47-54页
·RapidEye 影像中红边波段对分类精度的影响分析	第54-59页
·基于多时相 RapidEye 影像的分类研究	第59-60页
·基于纹理特征的 RapidEye 影像分类研究	第60-61页
·本章小结	第61-63页
5 基于特征选择的 RapiEeye 影像分类应用实例	第63-69页
·数据选择与处理	第63-64页
·样本选择方案	第64-66页
·影像分割与特征提取	第66页
·分类结果与分析	第66-69页
6 结论与展望	第69-71页
·结论	第69页
·展望	第69-71页
参考文献	第71-75页
作者简历	第75-77页
学位论文数据集	第77页

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