• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 論文的研究背景及意義12
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 主要研究內(nèi)容14
• 1.4 技術(shù)路線14-16
• 第2章 面向?qū)ο蟮男畔⒎诸惙椒?/span>16-30
• 2.1 面向?qū)ο筮b感影像分類方法16-17
• 2.2 影像分割17-23
• 2.2.1 基于邊界的影像分割方法17
• 2.2.2 基于區(qū)域的影像分割方法17-19
• 2.2.3 基于閾值的影像分割方法19-20
• 2.2.4 多尺度分割算法20-23
• 2.3 影像對象分類技術(shù)23-25
• 2.3.1 標(biāo)準(zhǔn)最鄰近法23-24
• 2.3.2 模糊數(shù)學(xué)分類法24-25
• 2.4 影像對象分類特征的選取25-30
• 2.4.1 光譜特征26
• 2.4.2 形狀特征26-28
• 2.4.3 紋理特征28-30
• 第3章 無人機(jī)影像的地質(zhì)災(zāi)害信息分類與提取30-40
• 3.1 研究區(qū)概況30-32
• 3.1.1 自然地理條件30-31
• 3.1.2 區(qū)域地質(zhì)背景31-32
• 3.2 最優(yōu)分割尺度的選擇32-34
• 3.2.1 分割參數(shù)的變化對分割結(jié)果的影響32
• 3.2.2 最優(yōu)分割參數(shù)的選擇32-34
• 3.3 特征選擇及分類34-37
• 3.3.1 植被與河流信息的提取34-35
• 3.3.2 道路信息的提取35
• 3.3.3 房屋及地質(zhì)災(zāi)害信息的提取35-37
• 3.4 遙感影像分類精度評價37-40
• 3.4.1 精度評價指標(biāo)的選取37-38
• 3.4.2 無人機(jī)影像分類結(jié)果精度評價38-40
• 第4章 地質(zhì)災(zāi)害樣本庫的構(gòu)建40-52
• 4.1 地質(zhì)災(zāi)害樣本庫構(gòu)建的規(guī)范40-44
• 4.1.1 樣本數(shù)據(jù)的基本內(nèi)容40-43
• 4.1.2 樣本數(shù)據(jù)的格式與命名43-44
• 4.2 地質(zhì)災(zāi)害樣本庫的建設(shè)流程44-47
• 4.2.1 構(gòu)建基于python的地質(zhì)災(zāi)害樣本采集手段44-45
• 4.2.2 地質(zhì)災(zāi)害樣本的采集45-47
• 4.3 地質(zhì)災(zāi)害樣本庫建設(shè)的成果47-52
• 4.3.1 地質(zhì)災(zāi)害樣本庫表格的設(shè)計48
• 4.3.2 地質(zhì)災(zāi)害樣本庫示例48-51
• 4.3.3 地質(zhì)災(zāi)害樣本庫的檢查與更新51-52
• 第5章 基于遷移學(xué)習(xí)的地質(zhì)災(zāi)害信息提取方法52-65
• 5.1 基于支持向量機(jī)的常用特征提取方法52-56
• 5.1.1 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient)特征52-53
• 5.1.2 詞袋(Bag of words)特征53-54
• 5.1.3 遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning)特征54-56
• 5.2 特征選取與建模56-59
• 5.2.1 精度評價體系56-57
• 5.2.2 模型訓(xùn)練過程及結(jié)果57-59
• 5.3 基于遷移學(xué)習(xí)的地質(zhì)災(zāi)害信息提取59-65
• 5.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剔除線狀地類59-60
• 5.3.2 遷移學(xué)習(xí)法的地質(zhì)災(zāi)害信息提取60-61
• 5.3.3 面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)的地質(zhì)災(zāi)害信息提取61-62
• 5.3.4 地質(zhì)災(zāi)害信息提取結(jié)果62-63
• 5.3.5 精度分析63-65
• 總結(jié)與展望65-66
• 總結(jié)65
• 展望65-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文73

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5 楊t，

本文編號：488642