| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-16页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 矿区复垦与环境遥感监测研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 机器学习遥感影像识别研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 基于遥感数据的目标反演研究现状 | 第19页 |
| 1.3 研究内容与技术框架 | 第19-22页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3.2 总体技术框架 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 基于高分影像与GS-RF的土地利用分类 | 第24-49页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 理论研究与技术路线 | 第25-29页 |
| 2.2.1 随机森林分类方法概述 | 第25-28页 |
| 2.2.2 网格搜索参数寻优概述 | 第28页 |
| 2.2.3 本章技术路线 | 第28-29页 |
| 2.3 研究区域与数据 | 第29-33页 |
| 2.3.1 研究区域概况 | 第29-30页 |
| 2.3.2 数据选取及预处理 | 第30-33页 |
| 2.4 特征变量 | 第33-37页 |
| 2.4.1 BCI指数构建 | 第33-35页 |
| 2.4.2 特征变量计算选择 | 第35-37页 |
| 2.5 结果与精度 | 第37-41页 |
| 2.5.1 网格搜索结果 | 第37-39页 |
| 2.5.2 分类结果与精度 | 第39-41页 |
| 2.6 特征变量重要性与降维 | 第41-47页 |
| 2.6.1 重要性估计与降维 | 第41-43页 |
| 2.6.2 不同方法分类结果比较 | 第43-47页 |
| 2.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 第三章 基于高分影像与OBIA的土地利用分类 | 第49-65页 |
| 3.1 引言 | 第49页 |
| 3.2 面向对象分析方法 | 第49-51页 |
| 3.2.1 方法简介 | 第49-50页 |
| 3.2.2 方法优势 | 第50-51页 |
| 3.3 影像分割 | 第51-54页 |
| 3.3.1 影像分割方法概述 | 第51页 |
| 3.3.2 多尺度分割 | 第51-54页 |
| 3.4 数据处理与技术路线 | 第54-56页 |
| 3.4.1 研究区与数据预处理 | 第54-56页 |
| 3.4.2 技术路线 | 第56页 |
| 3.5 结果与精度 | 第56-63页 |
| 3.5.1 分割尺度参数寻优 | 第56-58页 |
| 3.5.2 多尺度分割结果 | 第58-61页 |
| 3.5.3 不同方法分类结果比较 | 第61-63页 |
| 3.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于中分影像与MESMA的土地利用分类 | 第65-90页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 理论研究与技术路线 | 第66-71页 |
| 4.2.1 混合像元分解 | 第66-67页 |
| 4.2.2 线性光谱混合分解 | 第67-68页 |
| 4.2.3 非线性光谱混合分解 | 第68页 |
| 4.2.4 多端元混合像元分解 | 第68-69页 |
| 4.2.5 端元获取 | 第69-70页 |
| 4.2.6 技术路线 | 第70-71页 |
| 4.3 研究区域与数据 | 第71-74页 |
| 4.3.1 研究区域概况 | 第71-72页 |
| 4.3.2 数据选取及预处理 | 第72-74页 |
| 4.4 混合像元分解与分类 | 第74-79页 |
| 4.4.1 光谱库建立和端元选取 | 第74-76页 |
| 4.4.2 端元组合模型 | 第76-77页 |
| 4.4.3 特征变量计算与选取 | 第77-78页 |
| 4.4.4 分类方法 | 第78-79页 |
| 4.5 结果与精度 | 第79-85页 |
| 4.5.1 多端元混合像元分解结果 | 第79-80页 |
| 4.5.2 分类结果与精度评价 | 第80-81页 |
| 4.5.3 不同方法分类结果比较 | 第81-83页 |
| 4.5.4 不同分辨率数据下分类结果比较 | 第83-85页 |
| 4.6 特征变量贡献度分析 | 第85-87页 |
| 4.6.1 特征变量重要性分析 | 第85-86页 |
| 4.6.2 组分数据与DEM数据对于分类结果的影响 | 第86-87页 |
| 4.7 本章小结 | 第87-90页 |
| 第五章 基于高光谱数据的复垦区土壤重金属反演 | 第90-118页 |
| 5.1 引言 | 第90页 |
| 5.2 理论研究与技术路线 | 第90-96页 |
| 5.2.1 高光谱在土壤监测中的研究应用 | 第90-91页 |
| 5.2.2 光谱预处理技术方法 | 第91-93页 |
| 5.2.3 光谱建模技术方法 | 第93-95页 |
| 5.2.4 技术路线 | 第95-96页 |
| 5.3 研究区域与数据 | 第96-104页 |
| 5.3.1 研究区域概况 | 第96-99页 |
| 5.3.2 数据获取与分析 | 第99-104页 |
| 5.4 土壤样本光谱特征分析 | 第104-111页 |
| 5.4.1 土壤光谱波形分析 | 第104-107页 |
| 5.4.2 土壤光谱相关性分析 | 第107-111页 |
| 5.5 土壤重金属元素高光谱反演建模 | 第111-116页 |
| 5.5.1 线性模型 | 第111-113页 |
| 5.5.2 非线性模型 | 第113-114页 |
| 5.5.3 基于遗传算法(GA)的预测模型优化 | 第114-116页 |
| 5.6 本章小结 | 第116-118页 |
| 第六章 结论与展望 | 第118-124页 |
| 6.1 结论 | 第118-121页 |
| 6.2 创新点 | 第121-122页 |
| 6.3 展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-135页 |
| 个人简介 | 第135-136页 |
| 致谢 | 第136页 |