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监督学习的时空样本选择策略在土地覆盖分类中的应用

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第1章 引言

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与技术路线

1.4 论文的主要框架结构

第2章 常见分类模型概述和数据预处理

2.1 土地覆盖的分类模型概述

2.2 土地覆盖的分类体系

2.3 多源遥感数据

2.4 历史数据预处理

2.5 特征的构建

2.6 本章小结

第3章 土地覆盖分类的时间扩展研究

3.1 土地覆盖时间扩展概述

3.2 迁移学习的基本概念

3.3 研究区——黑河流域

3.4 基于模型迁移的策略

3.5 基于样本迁移的策略

3.6 精度评价

3.7 本章小结

第4章 土地覆盖分类的空间扩展研究

4.1 空间扩展概述

4.2 研究区——祁连山六大流域

4.3 重要变量和相似性度量

4.4 多样性样本的自动采集

4.5 祁连山六大流域分类

4.6 本章小结

第5章 总结和展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

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著录项

  • 作者

    角坤升;

  • 作者单位

    重庆邮电大学;

  • 授予单位 重庆邮电大学;
  • 学科 计算机技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 仲波,罗小波;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3TP2;
  • 关键词

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