基于TM的速生桉遥感分类技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 前言 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内遥感分类技术进展 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国外遥感分类技术进展 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的与意义 | 第14页 |
| 1.4 论文创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 研究内容与技术路线 | 第15-17页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 第二章 研究区概况与数据预处理 | 第17-23页 |
| 2.1 高峰林场概况 | 第17-18页 |
| 2.2 数据收集 | 第18-19页 |
| 2.2.1 遥感数据 | 第18-19页 |
| 2.2.2 其他数据 | 第19页 |
| 2.3 TM影像预处理 | 第19-23页 |
| 2.3.1 统一坐标 | 第20页 |
| 2.3.2 几何校正 | 第20页 |
| 2.3.3 大气校正 | 第20-22页 |
| 2.3.4 影像裁剪 | 第22-23页 |
| 第三章 遥感图像特征分析 | 第23-39页 |
| 3.1 TM波段统计分析 | 第23-24页 |
| 3.2 主要地物光谱特征分析 | 第24-26页 |
| 3.3 植被指数 | 第26-29页 |
| 3.3.1 植被指数选择 | 第26-28页 |
| 3.3.2 植被指数提取 | 第28-29页 |
| 3.4 主成分分析 | 第29-31页 |
| 3.4.1 主成分变换原理 | 第29-30页 |
| 3.4.2 TM数据主成分变换 | 第30-31页 |
| 3.5 缨帽变换 | 第31-32页 |
| 3.5.1 缨帽变换原理 | 第31-32页 |
| 3.5.2 TM数据缨帽变换 | 第32页 |
| 3.6 最小噪声分离 | 第32-34页 |
| 3.6.1 最小噪声分离原理 | 第32-33页 |
| 3.6.2 TM数据最小噪声分离 | 第33-34页 |
| 3.7 波段组合分析 | 第34-39页 |
| 第四章 桉树TM遥感图像分类 | 第39-59页 |
| 4.1 遥感分类概述 | 第39页 |
| 4.2 分类类型确定与训练区选择 | 第39-43页 |
| 4.2.1 分类类型确定 | 第39-40页 |
| 4.2.2 训练区选择 | 第40-43页 |
| 4.3 一般监督分类法 | 第43-47页 |
| 4.3.1 原理概述 | 第43-44页 |
| 4.3.2 一般监督分类法试验 | 第44-47页 |
| 4.4 决策树分类法 | 第47-50页 |
| 4.4.1 原理概述 | 第47-48页 |
| 4.4.2 决策树分类法试验 | 第48-50页 |
| 4.5 人工神经网络分类法 | 第50-53页 |
| 4.5.1 原理概述 | 第50-52页 |
| 4.5.2 人工神经网络分类法试验 | 第52-53页 |
| 4.6 混合像元分解法 | 第53-59页 |
| 4.6.1 原理概述 | 第53-54页 |
| 4.6.2 混合像元线性分解法试验 | 第54-59页 |
| 第五章 分类精度检验与评价 | 第59-66页 |
| 5.1 分类精度检验方法 | 第59-60页 |
| 5.2 分类结果精度评价 | 第60-66页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第66-69页 |
| 6.1 结论 | 第66-67页 |
| 6.2 讨论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第74页 |
