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基于MODIS影像的鄱阳湖悬浮泥沙浓度反演:支持向量机和回归模型比较
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作者:
侯秀秀 来源:武汉大学 年份:2010 文献类型 :学位论文 关键词: 回归模型 支持向量机 遥感定量反演 核函数 悬浮泥沙浓度
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描述:≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现,SVM模型预测值有较大的偏差,而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为:尽管SVM在很多应用中取得了成功,但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。
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全文:≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现,SVM模型预测值有较大的偏差,而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为:尽管SVM在很多应用中取得了成功,但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。
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鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图
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作者:
纪卓娅 来源:武汉大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: Brovey变换 影像融合 植物群落 IHS变换
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描述:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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全文:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图
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作者:
纪卓娅 来源:武汉大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: Brovey变换 影像融合 植物群落 IHS变换
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描述:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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全文:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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基于MODIS影像的鄱阳湖悬浮泥沙浓度反演:支持向量机和回归模型比较
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作者:
侯秀秀 来源:武汉大学 年份:2010 文献类型 :学位论文 关键词: 回归模型 支持向量机 遥感定量反演 核函数 悬浮泥沙浓度
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描述:≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现,SVM模型预测值有较大的偏差,而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为:尽管SVM在很多应用中取得了成功,但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。
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全文:≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现,SVM模型预测值有较大的偏差,而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为:尽管SVM在很多应用中取得了成功,但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。
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鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图
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作者:
纪卓娅 来源:武汉大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: Brovey变换 影像融合 植物群落 IHS变换
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描述:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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全文:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图
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作者:
纪卓娅 来源:武汉大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: Brovey变换 影像融合 植物群落 IHS变换
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描述:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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全文:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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基于MODIS影像的鄱阳湖悬浮泥沙浓度反演:支持向量机和回归模型比较
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作者:
侯秀秀 来源:武汉大学 年份:2010 文献类型 :学位论文 关键词: 回归模型 支持向量机 遥感定量反演 核函数 悬浮泥沙浓度
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描述:≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现,SVM模型预测值有较大的偏差,而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为:尽管SVM在很多应用中取得了成功,但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。
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全文:≈11.56mg/L。但利用独立数据进行模型检验发现,SVM模型预测值有较大的偏差,而传统方法的验证结果精度相对较高。因此我们认为:尽管SVM在很多应用中取得了成功,但我们测试的SVM模型较传统方法相比并未获得理想的结果。
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鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图
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作者:
纪卓娅 来源:武汉大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: Brovey变换 影像融合 植物群落 IHS变换
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描述:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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全文:植物群落(苔草,荻和狗牙根)进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误,ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落(总体精度达到88.7%,kappa统计值达到0.86)。ALOS分类图中
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基于MODIS遥感影像的鄱阳湖早春短命植被监测
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作者:
刘觅巍 来源:武汉大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: 归一化差分植被指数 归一化差分水体指数 鄱阳湖 早春短命植物 MODIS遥感影像
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描述:图像进行时间序列分析,监测鄱阳湖中的早春短命植被的面积(AEV)变化,并将此变化与鄱阳湖水文情况联系在一起。通过对MODIS的Terra卫星图像产品 MOD09Q1和MOD09A1进行掩膜和设定阈值
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全文:图像进行时间序列分析,监测鄱阳湖中的早春短命植被的面积(AEV)变化,并将此变化与鄱阳湖水文情况联系在一起。通过对MODIS的Terra卫星图像产品 MOD09Q1和MOD09A1进行掩膜和设定阈值
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基于MODIS遥感影像的鄱阳湖早春短命植被监测
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作者:
刘觅巍 来源:武汉大学 年份:2009 文献类型 :学位论文 关键词: 归一化差分植被指数 归一化差分水体指数 鄱阳湖 早春短命植物 MODIS遥感影像
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描述:图像进行时间序列分析,监测鄱阳湖中的早春短命植被的面积(AEV)变化,并将此变化与鄱阳湖水文情况联系在一起。通过对MODIS的Terra卫星图像产品 MOD09Q1和MOD09A1进行掩膜和设定阈值
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全文:图像进行时间序列分析,监测鄱阳湖中的早春短命植被的面积(AEV)变化,并将此变化与鄱阳湖水文情况联系在一起。通过对MODIS的Terra卫星图像产品 MOD09Q1和MOD09A1进行掩膜和设定阈值