臺灣博碩士論文加值系統

摘要
遙測影像技術已廣泛使用於大面積監測、水文、地文、水資源管理及環境監測，近年來台灣遙測技術之應用亦日漸普及大眾化，最主要應用就是影像土地利用分類；分類方法有許多不同的理論與研究。
本論文所提出的自組織映射網路整合群集與識別分析模式，以石門水庫和曾文水庫集水區兩大台灣主要水庫為研究對象，透過遙測影像取得波段光譜値，與倒傳遞類神經網路、歸納決策樹和支持向量機等模式進行分析比較分類結果，發現自組織映射網路整合群集與識別分析的確有效可以處理影像分類問題，也優於其他三種人工智慧模式，而自組織映射網路整合群集與識別分析所產生的三種網路映射圖，能有效協助使用者了解群集的分布情形。

目 錄

摘要 I
英文摘要 II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII

第一章 緒論 01
1.1前言 01
1.2研究動機與目的 01
1.3論文架構 02
第二章 文獻回顧 04
第三章研究理論與方法 09
3.1遙測基本原理 09
3-2土地利用分類 12
3-3衛星基本資料 15
3-3-1捷鳥衛星QuickBird 15
3-3-2法國史波特衛星SPOT 17
3-4影像分類理論 19
3-4-1非監督式分類法 19
3-4-2監督式分類法 20
3-4-3 分類精度評估 21
第四章 模式分析 26
4-1類神經網路 26
4-2 自組織映射網路整合群集分析及識別分析 29
4-2-1自組織映射網路模式結構 29
4-2-2自組織映射網路演算法 30
4-2-3整合群集分析及識別分析 33
4-3 歸納決策樹 37
4-4支持向量機 40
4-4-1支援向量機基本概念 40
4-4-2多類支向機分類方法 41
第五章 研究案例 42
5-1研究地區概況 42
5-1-1石門水庫 42
5-1-2曾文水庫 45
5-2分析結果 47
5-2-1石門水庫土地利用分析 47
5-2-2曾文水庫土地利用分析 51
5-3研究案例分類精度分析 53
5-3-1石門水庫土地利用分類精度 53
5-3-1曾文水庫土地利用分類精度 54
第六章 結論與建議 56
6-1 結果與討論 56
6-2 未來研究建議 57
參考文獻 58

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