摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究的目的与意义
1.3 国内外研究现状
1.4 本论文研究的主要内容
1.5 本论文技术路线图
第2章 选择研究区与数据预处理
2.1 研究区的选择
2.2 数据介绍
2.2.1 技术指标
2.2.2 基本参数
2.3 数据预处理
2.3.1 遥感影像预处理的技术流程
2.3.2 辐射定标和大气校正
2.3.3 几何校正
2.3.4 影像数据裁剪
2.4 本章小结
第3章 训练样本对农作物遥感分类影响的研究框架
3.1 训练样本的选择方法
3.2 训练样本数量和质量的控制方法
3.2.1 训练样本数量的控制方法
3.2.2 训练样本质量的控制方法
3.3 不同遥感图像分类算法对训练样本敏感性分析方法
3.3.1 最大似然分类算法对训练样本敏感性分析方法
3.3.2 神经网络分类算法对训练样本敏感性分析方法
3.3.3 支持向量机分类算法对训练样本敏感性分析方法
3.4 精度评价的指标和方法
3.4.1 精度评价的指标
3.4.2 精度评价的方法
3.5 本章小结
第4章 研究结果与分析
4.1 训练样本数量对农作物遥感分类精度的影响
4.2 训练样本质量对农作物遥感分类精度的影响
4.3 不同农作物分类算法对训练样本敏感性分析
4.4 本章小结
结论
参考文献
致谢
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