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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 课题的背景及来源
1.2 课题研究的目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 变化检测研究现状
1.3.3 深度学习研究现状
1.3.4 海岸带变化监测研究现状
1.3.5 研究现状的总结
1.4 本文的主要研究内容
第2章 遥感图像变化检测
2.1 引言
2.2 变化检测原理
2.2.1 基本概念
2.2.2 一般流程
2.3 变化检测经典方法
2.3.1 变化向量分析
2.3.2 主成分分析法
2.3.3 多元变化分析
2.3.4 定量化评价指标
2.4 研究数据及区域介绍
2.4.1 GF1WFV数据
2.4.2 研究区域概况及真值图
2.4.3 数据预处理
2.5 本章小结
第3章 基于慢特征分析的变化检测
3.1 引言
3.2 慢特征分析技术
3.2.1 慢原理
3.2.2 慢特征分析
3.3 慢特征分析网络
3.4 慢特征分析变化检测
3.4.1 慢特征分析变化检测
3.4.2 EM阈值分割
3.5 实验结果与分析
3.5.2 实验设置
3.5.3 实验结果与分析
3.6 本章小结
第4章 海岸带多时相变化类型识别
4.1 引言
4.2 多核支持向量机
4.3 长短时记忆网络类型识别
4.3.1 RNN与LSTM
4.3.2 LSTM类型识别
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验设置
4.4.2 结果分析
4.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用权限
致 谢
