基于深度学习与无人机监测的龙海九龙江口红树林群落识别研究

目录

声明

1 绪论

1.1 选题的背景、目的和意义

1.1.1 选题的背景

1.1.2 论文研究目的和意义

1.2 国内外研究进展

1.2.1 红树林群落识别数据源

1.2.2 红树林群落识别技术与方法

1.3 研究内容、技术路线和创新点

1.3.1 研究内容

1.3.2 技术路线

1.3.3 创新点

1.4 论文组织结构

2 研究区概况及数据预处理

2.1 研究区概况

2.2 红树林群落野外调查

2.3 无人机图像采集及预处理

2.3.1 多时相无人机图像采集

2.3.2 多时相无人机图像预处理

3 研究方法

3.1 逐步判别分析

3.2 分形网络演化法

3.3 效益分割尺度模型

3.4 深度学习分类方法

3.4.1 深度学习理论

3.4.2 卷积神经网络

3.5 监督分类方法

3.6 非监督分类方法

3.7 混淆矩阵精度验证方法

4 基于深度学习分类方法的红树林群落识别与制图

4.1 红树林群落图像识别标志及分类系统

4.2 红树林群落识别敏感性特征

4.3 无人机图像最优分割尺度

4.4 深度学习模型红树林群落识别

4.4.1 图像尺度确定与特征训练

4.4.2 分类结果及其精度验证

5 基于传统分类方法的红树林群落识别分析对比

5.1 基于传统分类方法的红树林群落识别

5.1.1 基于监督分类的红树林群落识别精度验证

5.1.2 基于非监督分类的红树林群落识别精度验证

5.2 传统分类方法的精度分析与对比

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 不足与展望

参考文献

硕士期间的学术论文与研究成果

致谢