声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 Landsat卫星数据
1.3.1 Landsat卫星
1.3.2 Landsat OLI数据
1.3.3 OLI数据定标
1.4 云检测总体方案设计
1.4.1 云检测总体思想
1.4.2 云检测总体流程
1.4.3 云检测评价标准
1.5 本文研究的主要内容及章节安排
第2章 基于Gabor与SVM的Landsat图像云检测
2.1 基于Gabor小波的云图特征提取
2.1.1 Gabor小波原理
2.1.2 Gabor小波特征提取
2.2 基于SVM的云检测
2.2.1 SVM原理
2.2.2 云检测中SVM的实现过程
2.3 基于形态学的图像后处理
2.4 实验结果与分析
2.5 本章小结
第3章 基于卷积神经网络的Landsat图像云检测
3.1 卷积神经网络原理和求解
3.1.1 卷积神经网络原理
3.1.2 卷积神经网络求解
3.2 卷积神经网络模型的选取
3.2.1 激活函数选取
3.2.2 网络层数选取
3.2.3 核个数与感受野大小选取
3.3 基于卷积神经网络的云检测实现过程
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
第4章 基于特征融合的Landsat图像云检测
4.1 基于Gabor小波与CNN特征融合的云检测
4.1.1 特征融合原理
4.1.2 云图Gabor小波与CNN特征融合的实现过程
4.2 基于核熵成分分析的云图特征降维
4.2.1 核熵成分分析原理
4.2.2 云图特征降维过程实现
4.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 进一步研究展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
