1、题，因此已经成功被地应用到了高光谱遥感影像分类领域。课题研究背景与意义研究背景遥感图像分类就是通过太空航拍来研究地球表面状况，依据各种物体对波谱产生不同反应，来识别地球表面上各类地貌物体等。遥感分析是通过卫星传感器来采集数据，影像经由拍摄传送处理分析等过程实现地貌解译。随着航天航空技术发展，遥感技术渐渐成为了探究地球资源和环境主要方法。不管是土地监测还是气象监测，遥感影像分析解译都扮演着最重要因素，很大程度上都会影响人类居住出行甚至是安全等方面，所以遥感影像正确解译非常重要。遥感图像是由许多像元构成，而分类实质就是通过分类方法把这些丰富像元进行正确归类。虽然遥感图像分类方法有很多，各种智能先进方法也不断被引入更新，但是在当前分类方法中，传统遥感图像分类还是主流方法。这些传统遥感图像分类般包括分类法分类法平行六面体分类法最大似然法最小距离法。
2、验验证了算法具有定优越性和可推广性。国外很多专家学者深入研究和分析了在遥感影像中分类。在使用对遥感影像进行分类时，分析比较了样本数目大小对分类结果影响等提出了方法，该方法能够使用没有标签样本进行分类，这在小样本学习领域更具有优势。等人应用结合决策对高光谱遥感影像进行分类，并且取得了较好分类效果。选择合适核函数会有更好分类结果，所以，核函数选择方法或者再进步核函数构造方法都是值得探究。在研究核函数过程中，提出核函数值在零点附近急速下降，以及不会在无穷远处降为零观点，并从这个观点出发构造了这种新核函数。等人研究比较了径向基核函数般方法和已经确定距离中心方法。等人研究了再生核理论，并提出再生核希尔伯特空间理论，并对和再生核希尔伯特空间关系进行了比较，进而提出了种自适应调谐。遥感分类存在问题尽管分类方法在高光谱遥感影像中体现了特有优越性，但是在分。
3、再此，我还要感谢我父母，谢谢你们对我无私爱，谢谢你们对我直以来鼓励，谢谢你们直支持我鼓励我。太多感谢送给你们，我成长是你们无私付出换来，你们是我最大前进动力，我铭记在心，辈子都孝顺你们，谢谢你们。最后，非常感谢评阅论文参加答辩各位专家教授和老师们，你们辛苦了！万方数据基于优化分层混合核遥感图像分类及其应用作者施冬艳学位授予单位南京邮电大学引用本文格式施冬艳基于优化分层混合核遥感图像分类及其应用学位论文硕士感分类存在问题本文章节安排第二章预备知识遥感图像非监督分类方法均值聚类法分类法遥感图像监督分类方法分类方法核函数参数及常用优化方法基于专家知识决策树分类本章小结第三章基于预分类遥感图像特征提取遥感图像非监督预分类遥感图像预分类遥感图像预分类遥感图像特征提取遥感图像特征介绍提取遥感图像特征实验与分析基于预分类遥感图像样本选取基于不同样本选取。
4、论文附录攻读硕士学位期间撰写论文附录攻读硕士学位期间撰写论文，已录用。李雷施冬艳，基于自动样本和优化组合核图像分割，计算机技术与发展，已录用。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文附录攻读硕士学位期间参加科研项目附录攻读硕士学位期间参加科研项目国家自然科学基金项目，基于信息几何核方法及其在网络入侵检测系统中应用研究。国家自然科学基金项目，基于压缩感知新生儿疼痛表情识别方法研究。国家自然科学基金项目，基于时空联合压缩多媒体传感网数据收集技术研究。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文致谢致谢光阴似箭，回顾这短短两年半时间，感慨与感激充满我内心，我将铭记这研究生生涯生。短短两年多，有很多人鼓励我，帮助我，支持我，使我成长了许多成熟了许多，借这里用只言片语来表示我深深感谢。首先，由衷地感谢我导师李雷教授，这两年多里，李老师直督促我们教育我们，引。
5、监督分类方法均值聚类法分类法遥感图像监督分类方法分类方法核函数参数及常用优化方法基于专家知识决策树分类本章小结第三章基于预分类遥感图像特征提取遥感图像非监督预分类遥感图像预分类遥感图像预分类遥感图像特征提取遥感图像特征介绍提取遥感图像特征实验与分析基于预分类遥感图像样本选取基于不同样本选取方法分类比较本章小结第四章基于优化混合核参数混合核函数常用核函数分析构造混合核函数优化混合核参数优化混合核参数优化混合核参数优化混合核参数实验与分析本章小结第五章基于加权特征遥感图像分类遥感图像分类基于遥感图像分类实验与分析基于多特征组合遥感图像分类基于加权多特征遥感图像分类万方数据实验与分析本章小结第六章基于与南京市遥感分类遥感图像预处理图像裁剪几何校正基于预分类特征提取基于优化混合核参数基于南京市遥感分类本章小结第七章总结与展望总结展望参考文献附录攻。
6、过程中仍然可以作出很多改进遥感影像信息特征丰富性是毋庸置疑，在分类过程中加入所有特征是不可能，因为特征过多会导致计算量过高运行时间过长甚至是无法运行结束，而且特征与特征之间有相关性，重复使用相似特征无法改,万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文参考文献林文芳基于特征波段太白地区土地覆被遥感分类方法研究湖北大学硕士论文孙宁基于自动标记彩色图像前景目标分割西南大学硕士论文陈玉萍群体智能算法在图像压缩中应用研究江南大学硕士论文韩晓微彩色图像处理关键技术研究东北大学博士论文王启超基于组合核函数支持向量机软测量技术及其应用研究江西理工大学硕士论文孙同贺,闫国庆基于遥感技术土地利用分类方法测绘与空间地理信息,邵晶基于地理位置拓扑控制研究电子科技大学硕士论文徐畅基于层级轴辐式网络企业协同物流运作研究浙江工业大学硕士论文万方数据南京邮电大学硕士研究生学位。
7、等。由于遥感影像本身特殊性，例如影像受到雾霾天气空气湿度光照强弱天气影响，万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论或者是受到“同物异谱”现象“异物同谱”现象影响，甚至受到传感器本身等影响。这些客观存在不确定因素，可能会造成遥感影像失真缺失等现象，这些情况都会影响最终分类结果。传统遥感图像分类方法虽然经典但是更深入改进与发展已经受到了局限，与此同时，新智能分类算法逐步引入到了遥感分类中，而且新型智能分类方法已经是遥感领域研究热点了。这些先进比较成熟分类效果满意智能方法，般有人工神经网络方法模糊数学方法决策树方法支持向量机方法蚁群算法专家系统方法等。这些比较先进分类方法还在不断地被完善被改进，通过深入研究这些智能分类方法，以此提高遥感影像分类。研究意义遥感图像分类在遥感图像处理中担任着举足轻重角色，分类准确度会直接影响遥感影像解译结果。。
8、为种新型分类方法，在模式识别智能分类等领域受到了越来越大关注。方法具有很多特有优势，比如可以针对少量样本进行训练分类，进而大大降低问题计算复杂度通过核函数，可以把非线性问题映射成高维线性问题，以此解决非线性问题。可以有效解决高维样本训练问题，而不会造成存储和计算问题抗噪性优良，分类结果稳定良好良好适应性，可以推广到各种应用领域等。在分类领域独有特点，可以有效解决遥感影像分类问题。方法在遥感图像解译过程中，得到了广泛应用，些常见应用有资源利用分类城市动态监测天气预测灾难影响等。目前，传统分类方法还是高光谱数据分类主流，般这些方法不但计算量过大分类结果不准确，还会有非常不利于分类效应出现。对于遥感图像分类，以其独有分类优势，在遥感领域应用中，尤其是在高光谱遥感图像分类上是个重要突破。但是纵观全局而言，尤其是国内，在高光谱分类应用与研究上，还处。
9、感影像进行分类，并且取得了较好分类效果。选择合适核函数会有更好分类结果，所以，核函数选择方法或者再进步核函数构造方法都是值得探究。在研究核函数过程中，提出核函数值在零点附近急速下降，以及不会在无穷远处降为零观点，并从这个观点出发构造了这种新核函数。等人研究比较了径向基核函数般方法和已经确定距离中心方法。等人研究了再生核理论，并提出再生核希尔伯特空间理论，并对和再生核希尔伯特空间关系进行了比较，进而提出了种自适应调谐。遥感分类存在问题尽管分类方法在高光谱遥感影像中体现了特有优越性，但是在分类过程中仍然可以作出很多改进遥感影像信息特征丰富性是毋庸置疑，在分类过程中加入所有特征是不可能，因为特征过多会导致计算量过高运行时间过长甚至是无法运行结束，而且特征与特征之间有相关性，重复使用相似特征无法改感分类存在问题本文章节安排第二章预备知识遥感图像非。
10、读硕士学位期间撰写论文附录攻读硕士学位期间参加科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论随着科技水平不断发展，遥感影像数据采集越来越复杂获取数据也越来越丰富，这种现象对影像信息分析与处理要求更高挑战越大。尤其是高光谱影像数据，由于其波段多数据量大数据不确定性等因素，导致其容易产生效应训练样本选定时，特征维数增加会导致遥感分类精度逐渐降低。获取影像样本是遥感分类第步也是比较困难步，如果在实际应用时样本特征向量超过特征维数，就更易在遥感分类精度与分类速度上产生矛盾。在上个世纪，模式识别和人工智能理论逐步完善，并且在很多领域都运用到了这个方法。模式识别和人工智能方法已经产生了很多分类方法，常见有人工神经网络分类法决策树分类法模糊分类法和支持向量机方法分类法，等，其中方法具有坚实理论，能够非常有效地处理小样本非线性和高维等。
11、我们成长。论文形成，离不开李老师教导，您用用渊博知识严谨求实教学态度来悉心指导我。论文从开始选题，历经多次初稿，直到最终定稿，您直督促我们抓紧论文进度给我们提出很多论文改进建议。您务实学术精神严谨工作态度慈父般生活态度直感染着我，并将影响我生。从您那里，我学到不仅仅知识，更学到了很多优秀品质。感谢您，我最敬爱恩师对我影响最深刻恩师，李雷教授。同时感谢我可爱同门兄弟姐妹们，与你们同门读研，我收获良多。在学习上生活上，你们都给我提供了我很大帮助，与你们起学习起研究，扩充了我学术知识面。同时感谢研究生期间结交各个朋友，谢谢你们给我带来快乐，给我这两年回忆填充了很多鲜活片段。此外，非常感谢国家自然科学基金项目对我们师门支持。感谢国家自然科学基金项目国家自然科学基金项目和国家自然科学基金项目。有了你们支持，我们论文研究才能更顺利，非常感谢你们支持。。
12、于初级阶段。遥感分类研究现状和存在问题遥感分类研究现状在上世纪，基于数据模式识别和人工智能分类方法得到了飞速发展，它是通过研究样本来寻找分离规律，利用这些规律对未来数据或无法观测数据进行预测。常见人工智能分类方法，如贝叶斯分类神经网络分类人工免疫算法分类决策树分类模糊分类万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论和分类，这些人工智能分类方法，已经被成功应用到了各个领域。从世纪年代开始，国内很多专家和学者开始研究方法，尤其是最近几年，方法在各种领域研究成果都很丰硕。学者般研究了些变形大规模数据求解核函数改进等方面。邓乃扬张莉张学工等人，深入研究了理论并且发表了或者撰写了大量相关书籍和论文唐发明等人主要研究了变形，对多类分类做了些改进以此来克服算法中经常遇到区域不可划分问题，他们主要使用了最小超球体以及最小超立方体生产分类二叉树，并通过实。
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抗美援朝纪念日PPT 编号56