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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于无人机高光谱遥感的荒漠化草原草种类分类研究
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基于无人机高光谱遥感的荒漠化草原草种类分类研究
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 引言第12-19页
    1.1 课题的背景及研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 高光谱遥感技术概述第13页
        1.2.2 高光谱图像的降维及波段选择第13-14页
        1.2.3 高光谱图像分类研究现状第14-15页
        1.2.4 无人机遥感技术国内外研究现状第15-16页
    1.3 课题研究内容与结构概述第16-18页
        1.3.1 课题研究内容概述第16-17页
        1.3.2 论文结构第17-18页
    1.4 研究技术路线图第18-19页
2 研究区域及设备概述、数据采集过程第19-27页
    2.1 研究区域概述第19-20页
    2.2 设备概述第20-21页
    2.3 数据采集第21-25页
        2.3.1 地面数据采集第21-23页
        2.3.2 空中数据采集第23-25页
    2.4 数据预处理第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
3 实验数据预处理第27-32页
    3.1 高光谱数据第27页
    3.2 数据降维及特征提取第27-28页
    3.3 地面数据预处理第28-29页
        3.3.1 地面数据空间分辨率第28-29页
        3.3.2 地面数据裁剪第29页
    3.4 空中数据预处理第29-31页
        3.4.1 数据标定及感性区域的划分第29-30页
        3.4.2 数据增强第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
4 基于VGG-16卷积神经网络的荒漠化草原优势种分类模型第32-47页
    4.1 卷积神经网络模型分析第32页
    4.2 卷积神经网络结构第32-41页
        4.2.1 输入层第32页
        4.2.2 隐含层第32-39页
            4.2.2.1 卷积层第33-34页
            4.2.2.2 池化层第34-35页
            4.2.2.3 激励函数第35-39页
        4.2.3 全连接层第39页
        4.2.4 网络模型训练过程第39-41页
    4.3 基于VGG-16的卷积神经网络分类第41-42页
    4.4 网络模型的训练及测试第42-43页
    4.5 结果与分析第43-46页
        4.5.1 VGG-16卷积神经网络分类精度第43-44页
        4.5.2 草原草种不同生长阶段模型分类性能评估第44-45页
        4.5.3 草原牧草识别模型对比实验第45-46页
    4.6 本章小结第46-47页
5 基于BiSeNet分割卷积神经网络对荒漠化草原草种低空遥感数据的语义分割第47-53页
    5.1 图像的语义分割第47页
    5.2 BiSeNet分割卷积神经网络第47-49页
        5.2.1 SP网络第47-48页
        5.2.2 CP网络第48页
        5.2.3 ARM和FFM第48-49页
        5.2.4 损失函数(Loss Function)第49页
    5.3 实验结果第49-52页
        5.3.1 BiSeNet网络的运行第49-51页
        5.3.2 针对优势草种空中数据分类性能评价第51-52页
    5.4 本章小结第52-53页
6 结论与展望第53-56页
    6.1 地面模型分类结论第53页
    6.2 空中模型分类结论第53-54页
    6.3 展望第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-61页
作者简介第61页

 
 
论文编号BS4714079,这篇论文共61
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