基于特征库和模糊技术的遥感图像分类研究

摘要

本文作为国家自然科学基金资助的“RSQA遥感定量化应用软件”的一部分，对遥感图像分类中的关键技术和主要算法做了深入研究，并实现了一个较完善的遥感图像分类系统，集成到“RSQA遥感定量化应用软件”中。研究的主要内容包括：（1）特征提取与生成在遥感图像分类中的应用，分析了K-L变换，并总结了常用于遥感图像分类图像特征；（2）阐述了传统模式分类的监督和非监督方法，介绍了模糊理论和模糊模式分类的思想，重点分析模糊C均值分类和改进的模糊C均值分类，比较两着的分类精度；（3）提出CBERS-02特征库的建立，利用该特征库辅助遥感图像分类；（4）基于上述算法和技术，实现了一个遥感图像分类应用系统。

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第一章 绪论

1.1 遥感技术

1.2 遥感图像

1.3 遥感图像分类

1.4 课题背景

1.5 论文主要研究内容

1.6本章小结

第二章 特征提取及生成

2.1特征提取及选择的基本理论

2.2基于K-L变换的特征提取

2.3常用遥感图像特征生成

2.4 特征提取及生成程序实现

2.5本章小结

第三章 基于模糊模式识别在遥感图像分类

3.1传统遥感图像分类方法

3.2 模糊理论基本概念

3.3模糊模式分类基本方法

3.4模糊C均值分类

第四章 CBERS-02图像特征数据库辅助遥感图像分类

4.1 CBERS-02遥感图像数据特点

4.2 CBERS-02图像特征库建立

4.3特征库在CBERS-02图像分类中的应用

4.4 本章小结

第五章 遥感图像分类系统设计与集成

5.1系统需求分析

5.2开发环境

5.3系统设计

5.4功能模块界面展示

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1总结

6.2展望

附录

参考文献

致谢

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