基于遥感的露天灰岩矿山开采信息提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 理论意义 | 第11-12页 |
| 1.1.3 实践意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外矿山遥感研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内矿山遥感研究进展 | 第14-16页 |
| 1.3 研究方案 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 关键问题与预期创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 技术路线 | 第18-21页 |
| 第2章 面向对象信息提取原理 | 第21-26页 |
| 2.1 面向对象分类 | 第21页 |
| 2.2 技术流程 | 第21-25页 |
| 2.2.1 影像分割 | 第22-24页 |
| 2.2.2 分类规则构建 | 第24-25页 |
| 2.2.3 分类算法选取 | 第25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 数据处理与分析 | 第26-37页 |
| 3.1 研究区概况 | 第26-27页 |
| 3.2 数据预处理 | 第27-30页 |
| 3.2.1 辐射定标 | 第27-28页 |
| 3.2.2 大气校正 | 第28页 |
| 3.2.3 几何校正 | 第28页 |
| 3.2.4 去除云层干扰 | 第28-30页 |
| 3.3 影像特征分析 | 第30-35页 |
| 3.3.1 先验知识 | 第30-31页 |
| 3.3.2 光谱特征分析 | 第31-33页 |
| 3.3.3 纹理特征分析 | 第33-34页 |
| 3.3.4 空间特征分析 | 第34-35页 |
| 3.4 影像对象获取 | 第35-36页 |
| 3.4.1 建立对象层次结构 | 第35页 |
| 3.4.2 多尺度分割结果 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 面向对象的露天灰岩矿信息提取 | 第37-46页 |
| 4.1 面向对象的决策树分类 | 第37-42页 |
| 4.1.1 决策树构建 | 第37-39页 |
| 4.1.2 加入TVI指数的决策树 | 第39-40页 |
| 4.1.3 分类结果对比 | 第40-42页 |
| 4.2 面向对象的最近邻模糊分类 | 第42-45页 |
| 4.2.1 最近邻模糊分类原理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 特征空间建立 | 第43-44页 |
| 4.2.3 提取结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 多元数据与方法的对比应用 | 第46-50页 |
| 5.1 信息提取方法评价 | 第46-47页 |
| 5.2 高分辨率数据应用 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 露天灰岩矿开采变化及驱动力分析 | 第50-58页 |
| 6.1 露天灰岩矿山开采信息多时序提取结果 | 第50-51页 |
| 6.2 露天灰岩矿空间变化分析 | 第51-57页 |
| 6.2.1 开采面积、数量变化 | 第51-52页 |
| 6.2.2 空间分布变化 | 第52-53页 |
| 6.2.3 矿山开发及复垦情况分析 | 第53-56页 |
| 6.2.4 矿山开发影响因子分析 | 第56-57页 |
| 6.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 导师简介 | 第65页 |
| 企业指导教师 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
