Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
Mtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườ Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám ờng dại học Bách Khoa.Tỏi cũng xin gới lời câm ơn chân thành nhất đến Thầy T.s Lè Vãn Tiling, giáng viên Bộ Môn Trảc Địa và Thông Tin Địa Lý, khoa Kỳ Thuật Xây Dựng, đà tận tình hướng dần truyền đạt nhùng kiến thức và kinh nghiệm quý báu giúp tôi có đầy đu kiến thúc đề hoàn thành luận văn này. Và tô Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám i cũng xin goi lời câm ơn đến bạn bè. đồng nghiệp, và nhùng người thân trong gia đình đà quan tâm, khuyến khích và cho tôi thêm sức mạnh trong học tậpÁp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
và nghiên cứu.Mặc dũ đà có rất nhiều cố gắng trong việc thực hiện luận văn. song với thời gian có hạn và mức độ nghiên cứu cũa bàn thân cỏn hạn chề nMtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườ Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám g ThiIraaq iX7/ỰH txt Ị Ị tốt ncjhifft tao họcíịohd: ~7S. ''OúH "JrunqABSTRACTA variety of methods is available for this. Among these methods. Maximum Likelihood Classification (MLC) is presently the most widely known and utilized. And it is also used as a standard classification routine against whi Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám ch other classification method are compared. However. MLC belongs to a parametric classification method where the underlying probability density functÁp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
ion must be assumed a priod. We may obtain a poor MLC performance if the true probability density function is different from that assumed by the modelMtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườ Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám lite remote sensing image analysis. Most of the studies in this field, however, have been empirical and FFNN have been applied just like “blackbox” extimation machines. Therefore, the purpose of this thesis is to provide a theoretical interpretation for the FFNN classifier in comparision with the co Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám nventional classification or discriminant methods.In practical application aspects, a comprehensive classification system of remotely sensed images baÁp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
sed on FFNN is established. The potentiality of FFNN in comparison with the conventional classification methods can be verified by comparing the classMtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườ Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám g image.~7raní/ ifẮỈIIỢH t>an fot Hijhiffi eao ỈIỌClỊvlưl: ~ĨS. 'Vfift 'Jrtuu/TÓM TÁTHiện nay nên thế giới có rất nhiều các phương pháp khác nhau được đề nghị cho vấn đề phàn loại ảnh. Trong đó, phương pháp phân loại Maximum Likelihood Classification (MLC) được biết đến và sir dụng nhiều nhất. Đây c Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám ùng là phương pháp được xem là chuẩn cho nhùng phương pháp khác có thê so sánh. Tuy nhiên MLC lại là phương pháp có tham sổ nghĩa là nó định nghĩa trưÁp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
ớc hàm phân bố xác suất, do đó khi dừ liệu thực tế không phân bố đúng theo mô hĩnh được định nghĩa thì hiệu suất đạt được sè thấp. Gần đày. mạng neuroMtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườ Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám c đây chi ớ dạng thực nghiệm và mò hình mạng neuron chi được áp dụng như những hộp đen “blackbox”. Do vậy. mục tiêu cũa đề tài lã giãi thích lý thuyết khâ năng áp dụng được mạng neuron vào bài toán phàn loại ánh viền thám bằng cách so sánh với các phương pháp truyền thống khác.Với kliia cạnh thực tế Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám . hệ thống phân loại ảnh viền thám dựa trẽn FFNN đà được xây dựng. Khá năng cúa FFNN được kiềm tra bàng cách so sánh kết quá phân loại với các phươngÁp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
pháp phân loại khác trên cùng tập dừ liệu ảnh Landsat cùa khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Kết quà thực nghiệm cũng cho thấy FFNN lã phương pháp thích hMtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườ Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám .........................iAbstract..................................................iiTóm tất..................................................iiiMục lục...................................................ivDanh mục các hình.......................................viiiDanh mục các bâng................. Áp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám .........................XCHƯƠNG 1 GIÓI THIỆU-—.........................................11Phát biểu vấn đề.........................................12MÁp dụng kỹ thuật data mining trong phân loại ảnh viễn thám
ục tiêu nghiên cửu cua đẽ tái...........................22.1Giãi thích lý thuyết khả năng ứng dụng của mạng neuron trong phânMtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườMtaja oa It tốt Uijhiffi cao ttọccịolưl: ~ĨS. Mè 'Oán "ĩruuqLỜI CẢM ƠNTỏi xin chân thành cám ơn sự hướng dần. giúp đờ của Thầy Cô giăng dạy trong trườGọi ngay
Chat zalo
Facebook