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ERDAS软件支持下的土地利用/土地覆盖分类研究--以郑州市土地利用/土地覆盖制图为例

中文摘要第1-3页
英文摘要第3-6页
引言第6-7页
1 遥感综述第7-9页
 1.1 遥感概念及原理第7页
 1.2 遥感技术现状第7-9页
 1.3 遥感技术的发展趋势第9页
2 遥感在土地利用/土地覆盖研究中的应用第9-14页
 2.1 土地利用/土地覆盖的定义第9-10页
 2.2 土地利用/土地覆盖研究中遥感应用的发展历程第10页
 2.3 土地利用/土地覆盖遥感分类方法第10-14页
  2.3.1 遥感图像分类概念及原理第10-11页
  2.3.2 传统的土地利用/土地覆盖分类方法第11-13页
  2.3.3 模糊分类方法第13页
  2.3.4 人工神经网络方法第13页
  2.3.5 基于知识的影像分类方法第13-14页
  2.3.6 土地利用/土地覆盖动态监测分类方法第14页
3 遥感土地利用/土地覆盖制图的一般步骤及关键技术第14-18页
 3.1 遥感土地利用/土地覆盖制图的一般步骤第14-15页
 3.2 数据预处理第15-16页
  3.2.1 辐射校正第15页
  3.2.2 噪声剔除第15-16页
  3.2.3 几何校正第16页
 3.3 训练区的选择第16-17页
  3.3.1 训练区的选择原则第16-17页
  3.3.2 训练区纯化第17页
 3.4 先验概率的确定第17页
 3.5 分类结果的评价第17-18页
  3.5.1 误差的产生和表达第17-18页
  3.5.2 精度评价第18页
4 TM影像数据特征及选用的案例区影像特征第18-20页
 4.1 TM影像数据特征及其在土地利用/土地覆盖方面的应用第18-19页
 4.2 选用的案例区影像特征第19-20页
5 影像处理工作步骤第20-35页
 5.1 案例区概况第20页
 5.2 数据预处理第20-21页
  5.2.1 辐射校正第20-21页
  5.2.2 地面控制点的确定第21页
  5.2.3 案例区的切割第21页
 5.3 图像判读第21-22页
 5.4 训练区和检验区的选择第22-23页
 5.5 训练区的纯化第23-24页
 5.6 分类及精度评价第24-30页
 5.7 先验概率的处理第30页
 5.8 后处理工作第30-33页
  5.8.1 制图综合第30-32页
  5.8.2 错分纠正第32-33页
 5.9 土地利用和土地覆盖现状图的生成第33-35页
  5.9.1 类别合并第33-35页
  5.9.2 成图第35页
6 结论及不足第35-36页
参考文献第36-38页
后记第38-40页

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