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基于SVM遥感图像专题信息提取研究

Form: 论文之家作者：张勇 Publish: 2006-3-28 Hits:-

【中文题名】

基于SVM遥感图像专题信息提取研究

【英文题名】

【学科专业】

构造地质学

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-3-28

【中关键词】

支持向量机,遥感,矿化信息提取,算法,,

【英关键词】

SVM,RS,mineralizing information extraction,algorithm,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法>

【论文摘要】

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习算法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的性能,并且具有强大的泛化能力。本文正是利用SVM的这些优点,对数据量繁多的遥感图像进行矿化信息提取,有效地识别遥感图像。本文的主要工作包括: 1.讨论了SVM基本原理,阐述并且分析了目前国际上几种流行的算法;概述了遥感图像处理的理论,并结合实际工作,处理研究区的遥感图像。 2.在实验过程中,采集正类样本和负类样本,有效地构造SVM的训练集。再对样本进行多次的训练,优化算法,运用k-折交叉比对(k-cross validation)的方法确定参数C,通过实验确定支持向量(SV),从而建立SVM的分类模型。 3.应用SVM模型,测试研究区遥感图像数据,提取矿化信息。分析对比几种核函数的分类结果。 4.提取的矿化信息结果经与地质资料比较,已知矿床(点)均落在提取的结果内,说明本方法对青海省牛首山地区的遥感数字图像进行矿化信息提取是有比较好的结果。提取结果可供矿业公司登记矿权时参考。

【论文题纲】

第一章绪论	8-13
1.1 引言	8-9
1.2 研究内容	9
1.3 国内外SVM及遥感矿化信息提取研究现状	9-12
1.3.1 SVM研究现状	9-11
1.3.2 遥感矿化信息提取研究现状	11-12
1.4 本章小结	12-13
第二章区域地质背景	13-19
2.1 自然地理环境	13-14
2.1.1 山川地势	13
2.1.2 水系	13
2.1.3 气候	13-14
2.2 区域地质概况	14-18
2.2.1 地层	14
2.2.2 构造	14-15
2.2.3 岩浆岩	15-17
2.2.4 矿产	17-18
2.3 本章小结	18-19
第三章支持向量机理论基础	19-39
3.1 学习问题的表示	19-23
3.1.1 函数估计模型	19-20
3.1.2 三种主要的学习问题	20-21
3.1.3 学习问题的一般表示	21
3.1.4 经验风险最小化	21-22
3.1.5 复杂性与推广能力	22-23
3.2 统计学习理论	23-27
3.2.1 学习过程的一致性	23-24
3.2.2 VC维	24
3.2.3 推广性的界	24-25
3.2.4 结构风险最小化	25-27
3.3 支持向量机	27-32
3.3.1 线性分类算法	27-29
3.3.2 非线性分类算法	29
3.3.3 核函数	29-31
3.3.4 构造支持向量机	31-32
3.4 专用算法	32-38
3.4.1 选块算法(Chunking)	33-34
3.4.2 分解算法(Decomposing)	34-35
3.4.3 序列最小优化算法(SMO)	35-38
3.5 本章小结	38-39
第四章遥感数字图像处理	39-54
4.1 图像基本概念及处理原则	39-40
4.1.1 基本概念	39-40
4.1.2 数字图像处理原则	40
4.2 遥感图像复原	40-46
4.2.1 辐射校正	40-41
4.2.2 大气校正	41-42
4.2.3 噪声消除	42
4.2.4 几何校正	42-46
4.3 图像镶嵌	46-50
4.3.1 几何镶嵌	47-48
4.3.2 灰度镶嵌	48-50
4.4 图像拉伸	50-52
4.4.1 灰度拉伸	50-52
4.4.2 直方图均衡化	52
4.5 本章小结	52-54
第五章基于SVM遥感矿化信息提取专题	54-67
5.1 模型选择	54-61
5.1.1 特征选择	54-55
5.1.2 算法优化	55-61
5.2 机器学习	61-62
5.2.1 模型建立	61
5.2.2 信息提取及结果	61
5.2.3 几种核函数对比	61-62
5.3 结果分析及评价	62-66
5.4 本章小结	66-67
第六章结束语	67-68
参考文献	68-72
致谢	72

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389346



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