遥感影像分类-地理信息科学毕业论文.doc

地理信息科学论文范文 一、论文说明 本写作团队长期从事地理信息科学论文写作，擅长数据处理、文献查找 图表绘制、理论分析，以及相关论文的发表 论文写作具体联系金老师QQ：387 826 70 二、参考范文 题目： 集成面向对象影像分析与KNN算法的多光谱遥感影像分类探讨 概要：摘 要：文章分别使用基于像元和基于对象的KNN分类器算法对1024*1024像元大小的宁夏中卫市地区15m空间分辨率Landsat8融合影像进行分类，比较二者分类效率和准确率，探讨其在影像分类上的不同。研究表明无论是基于对象还是基于像元的KNN分类器算总体分类精度都在90%以上。但基于对象的KNN分类器算法相比基于像元的总体分类精度提高1.9%，Kappa系数提高0.026。且使用相同的训练样本进行训练和分类，基于对象的KNN分类器算法仅耗... 题目：基于监督分类的土地利用遥感影像提取方法研究 概要：摘要：随着卫星遥感技术的成熟.遥感影像的应用越来越多，监督分类解释土地利用信息使用广泛。以湖北武汉市2006年的UTM投影影像图为基础数据，根据国家中科院土地利用分类标准，利用ERDAS9.2、Arc GIS等相关软件与技术。采用监督分类的方法，对有关土地分类信息进行了提取并展示后续成果图，结果表明该方法精度能满足实际工作需要。 关键词：遥感;监督分类;武汉市：土地利用分类引言 ：P237 ：A ：... 题目：基于自适应带宽的均值漂移方法的高分辨率遥感影像分类 概要：摘要：本文以像元形状指数为基础，引入面向对象的思想，进行改进所得到的自适应带宽的均值漂移方法，对高空间分辨率影像进行提取，该方法的使用所得到的分类结果说明无论在精度还是视觉效果上更优于像元形状指数方法，使得影像提取效果更好。 关键词：均值漂移；高分影像；提取精度；面向对象 ：P28 ：A ：1007-9416（2018）07-0102-01 关于高空间分辨率遥感影像特征提取，更多的是研究针基于形状... 题目：深度学习在遥感影像分类中的应用研究综述 概要：摘要：目前，高分辨率数据已成为重要的信息存储手段之一，其分类问题也成为了热点。在分类过程中经历了最初的极大似然法、K-均值聚类法、机器学习和传统神经网络等几十年的探索和研究，最近才发现深度学习技术可以更好的应用。本文给出了深度学习的常用模型深度信念网络（DBN）、支持向量机（SVM）和传统神经网络（NN）的三种分类方法，并结合其它相关文献进行了对比分析，得出DBN模型在分类效果上更好。最后，展望了深度学习的理... 题目：基于深度卷积神经网络的遥感影像分类研究 概要：针对目前应用于遥感影像分类的常用算法已经无法满足大数据应用下的分类精度要求等问题，文章提出了基于卷积神经网络遥感影像分类方法并给出了具体分类流程，为卷积神经网络在遥感影像分类领域的应用奠定了基础。 神经网络；遥感影像；分析 P237 A 1674-0688（2018）03-0123-02 0 引言 随着过去10年遥感影像技术的快速增长，现在已经可以获得大量的高分辨率遥感影... 题目：基于Erdas软件的遥感影像土地利用现状分类研究 概要：摘 要：目前的光谱遥感技术在很多方面都有了较大的发展，获取的遥感数据也日益增多。分类是人们从遥感影像中提取有用信息的重要途径之一。本文选取某地的遥感图像，运用erdas软件的监督分类方法，对该地区的土地利用现状进行了分类，并对分类结果进行了评价，评价结果良好。 关键词：遥感 特征提取 监督分类 一、 引言 作为采集地球光谱数据及变化的一种技术手段，遥感已经具有了非常悠久的历史，遥感数据已经被广泛的应用到土... 题目：高光谱遥感影像分类方法综述 概要：摘 要：该文简述了高光谱遥感影像分类的策略，主要有监督分类与非监督分类，基于分类判据的实现策略划分，硬分类和软分类，基于像素的分类和基于对象的分类，单分类器和多分类器集成。并简单介绍了一些分类方法，包括监督分类法（最小距离分类法、最大似然分类法和平行多面体分类法）、基于光谱相似性度量的分类方法、人工神经网络分类法、支持向量机分类、决策树分类、面向对象分类和非监督分类。 关键词：高光谱；分类策略；分... 题目：基于最小二乘支持向量机的无人机遥感影像分类 概要：摘要：针对SVM容易出现过学习、泛化能力下降的问题，利用LSSVM在求解线性方程组时的自身优势，对高分辨率无人机多光谱影像进行地物分类识别。采用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机，获取研究区域玛纳斯河畔的多光谱影像，首先