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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于CNN的土地覆盖分类方法研究
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基于CNN的土地覆盖分类方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 章节安排第15-16页
2 卷积神经网络第16-22页
    2.1 CNN原理与结构第16-21页
        2.1.1 卷积层第19页
        2.1.2 池化层第19-20页
        2.1.3 全连接层第20页
        2.1.4 分类器第20-21页
    2.2 迁移学习第21页
    2.3 本章小结第21-22页
3 遥感影像分割方法第22-26页
    3.1 SEEDS分割方法第22-24页
    3.2 多尺度分割算法第24-25页
    3.3 本章小结第25-26页
4 面向对象的CNN遥感图像分类第26-48页
    4.1 面向对象的影像分析第27-28页
    4.2 AlexNet网络结构第28-29页
    4.3 对象中心点的计算方法第29页
    4.4 随机点生成方法第29-30页
    4.5 多尺度简单线性递归采样第30-41页
        4.5.1 影像区域分割第31-32页
        4.5.2 颜色空间转换第32-33页
        4.5.3 灰度共生矩阵第33页
        4.5.4 样本数目分析第33-34页
        4.5.5 简单线性迭代采样第34-41页
    4.6 SEEDS-CNN的遥感影像分类方法第41-43页
    4.7 RMV-CNN的遥感影像分类方法第43-46页
    4.8 精度评价方法第46页
    4.9 本章小结第46-48页
5 SEEDS-CNN土地覆盖分类实验第48-68页
    5.1 研究区域第48-50页
    5.2 训练数据与验证数据集第50-53页
    5.3 超像素分割第53-55页
    5.4 分类实验第55-63页
    5.5 实验结果分析与讨论第63-68页
6 RMV-CNN土地覆盖分类实验第68-86页
    6.1 研究区域第68-70页
    6.2 训练数据与验证数据集第70-73页
    6.3 MRS分割与AlexNet参数设置第73-74页
    6.4 分类实验第74-82页
    6.5 实验结果分析与讨论第82-86页
7 总结与展望第86-88页
    7.1 总结第86-87页
    7.2 展望第87-88页
致谢第88-90页
参考文献第90-98页
附录第98页
    一、个人简介第98页
    二、硕士期间的学术成果第98页

 
 
论文编号BS4338324,这篇论文共98
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