基于RS的高山峡谷区土地利用/覆盖分类研究--以大雪山西缘为例
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·立题依据和选题意义 | 第10页 |
| ·研究现状综述 | 第10-14页 |
| ·遥感分类研究 | 第10-12页 |
| ·分类因子研究 | 第12-14页 |
| ·研究目标、研究内容和技术路线 | 第14-16页 |
| ·研究目标 | 第14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·技术路线 | 第14-16页 |
| 2 土地利用/覆盖分类方法 | 第16-27页 |
| ·目视判读 | 第16页 |
| ·非监督分类 | 第16-19页 |
| ·K平均分类 | 第16-17页 |
| ·ISODATA分类方法 | 第17-19页 |
| ·监督分类 | 第19-22页 |
| ·最小距离算法 | 第20-21页 |
| ·最大似然分类算法 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络分类法 | 第22-25页 |
| ·BP算法的原理 | 第23页 |
| ·BP算法的执行步骤 | 第23-25页 |
| ·综合阈值分类法 | 第25-27页 |
| 3 土地利用/覆盖遥感数据预处理 | 第27-35页 |
| ·研究区域概况 | 第27-28页 |
| ·数据预处理 | 第28-35页 |
| ·数据源及软件 | 第28-29页 |
| ·数据预处理 | 第29-35页 |
| 4 土地利用/覆盖遥感分类试验 | 第35-57页 |
| ·目视判读法 | 第35-39页 |
| ·模型构造 | 第35页 |
| ·数据归一化 | 第35-36页 |
| ·数据编码 | 第36页 |
| ·网络学习 | 第36-37页 |
| ·分类结果 | 第37-39页 |
| ·非监督分类 | 第39页 |
| ·监督分类 | 第39-43页 |
| ·综合阈值分类法 | 第43-55页 |
| ·典型样区选取 | 第43-44页 |
| ·叠合光谱图 | 第44-46页 |
| ·辅助图像 | 第46-47页 |
| ·土地利用/覆盖分类 | 第47-55页 |
| ·图像融合及输出 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 5 土地利用/覆盖分类精度评价 | 第57-63页 |
| ·点误差评价 | 第57-60页 |
| ·简单随机采样 | 第57页 |
| ·分层随机采样 | 第57-60页 |
| ·面误差评价 | 第60-63页 |
| 6 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·主要结论 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简历 | 第70页 |
