基于卷积神经网络的遥感模式识别方法在武汉市土地利用现状分析中的应用任务书
2020-04-12 04:04
1. 毕业设计(论文)主要内容:
利用深度神经网络模型,对武汉市土地利用现状,进行遥感分类;在此基础上,对武汉市城市土地利用的现在进行分析,并对城市规划方案进行评价。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1、对武汉市城市土地利用类型进行分析,提出一套合理、可行的分类标准;2、通过高分遥感影像,应用武汉市土地利用类型标准,提取一套样本集;3、选择一个深度神经网络模型,建立遥感分类模式,要求总体精度大于(等于)90%;4、评价武汉市城市土地利用现状与规划方案。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
1-2周毕业实习,基础数据的制作;
3-5周查阅文献,完成开题;
6-12完成论文初稿;
4. 主要参考文献
1. ning,y. feature selection forobject-oriented classification of high resolution remote sensing images. xi`anuniversity of science and technology, china, 2012.
2. bengio, y. learning deep architecturesfor ai. foundations amp; trendsreg; in machine learning 2009, 1,1-127, doi: 10.1561/2200000006.
3. kavukcuoglu,k.; sermanet,p.;boureau,y.l;karol, g.; michaeuml;l,m.; yann, l. learning convolutional feature hierarchies forvisual recognition. advancesin neural information processing systems2010, 1, 1090-1098.
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