城市TM遥感图像分类方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·遥感图像分类的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究历史和现状 | 第10-12页 |
| ·目视解译分类方法 | 第10页 |
| ·传统的分类方法 | 第10-11页 |
| ·提高分类精度的新方法和手段 | 第11-12页 |
| ·研究方法与研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·研究方法 | 第12-13页 |
| ·论文的结构 | 第13-14页 |
| 第二章 遥感图像计算机分类技术 | 第14-22页 |
| ·遥感图像计算机分类的一般原理 | 第14-16页 |
| ·概述 | 第14-15页 |
| ·计算机分类的基本原理 | 第15页 |
| ·计算机分类处理的一般过程 | 第15-16页 |
| ·非监督分类 | 第16-17页 |
| ·监督分类 | 第17-19页 |
| ·遥感图像分类中训练样本的选取 | 第17-18页 |
| ·遥感图像分类特征的选择与提取 | 第18-19页 |
| ·最大似然分类法 | 第19页 |
| ·分类新方法 | 第19页 |
| ·基于人工神经网络分类 | 第19页 |
| ·基于决策树的分类 | 第19页 |
| ·基于专家知识和地学知识的图像分类 | 第19页 |
| ·遥感图像分类评价 | 第19-22页 |
| ·误差矩阵 | 第20-21页 |
| ·Kappa 分析 | 第21-22页 |
| 第三章 研究区典型地物类型样本的确定 | 第22-29页 |
| ·样本确定的原则和方法 | 第22页 |
| ·研究区概况 | 第22页 |
| ·研究区地物类型的确定 | 第22-23页 |
| ·各个地物类型的样本的选取 | 第23-28页 |
| ·建立目视解译标志 | 第23-25页 |
| ·地面实地调查采集 | 第25-26页 |
| ·利用高分辨率遥感图像作为参考选择样本点 | 第26页 |
| ·利用 ENVI 遥感图像处理软件选取样本点 | 第26-28页 |
| ·样本区提取方案 | 第28-29页 |
| 第四章 遥感图像分类特征的分析与选取 | 第29-42页 |
| ·波段选择 | 第29-32页 |
| ·TM 波段光谱特性分析 | 第29-30页 |
| ·TM 波段统计特征分析 | 第30-31页 |
| ·TM 波段相关系数分析 | 第31-32页 |
| ·最佳组合波段 | 第32页 |
| ·原始光谱响应特征的分析 | 第32-35页 |
| ·原始图像光谱响应特征 | 第32-33页 |
| ·各类地物光谱响应特征的分析 | 第33-35页 |
| ·归一化植被指数特征的分析 | 第35-36页 |
| ·植被指数 | 第35-36页 |
| ·各地物归一化植被指数特征的分析 | 第36页 |
| ·KL、KT 变换特征的分析 | 第36-39页 |
| ·K-L 变换 | 第36-38页 |
| ·K-T 变换 | 第38-39页 |
| ·基于小波变换的纹理特征的分析 | 第39-42页 |
| 第五章 遥感图像分类实验研究 | 第42-59页 |
| ·基于最大似然法的分类 | 第42-43页 |
| ·最大似然分类法原理 | 第42页 |
| ·最大似然法分类实践 | 第42-43页 |
| ·分类结果图 | 第43页 |
| ·基于决策树方法的分类 | 第43-48页 |
| ·决策树算法原理 | 第43-44页 |
| ·对于研究区决策树分类过程 | 第44-48页 |
| ·分类前准备 | 第44-45页 |
| ·决策树分类流程图 | 第45-46页 |
| ·分类实践 | 第46-48页 |
| ·分类后处理 | 第48页 |
| ·基于BP 神经网络方法的分类 | 第48-52页 |
| ·人工神经网络简介 | 第48页 |
| ·BP 神经网络分类算法原理 | 第48-50页 |
| ·BP 神经网络算法原理 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络分类的一般过程 | 第49-50页 |
| ·研究区BPNN分类实验 | 第50-52页 |
| ·分类前准备 | 第50页 |
| ·BP神经网络分类器设计 | 第50-51页 |
| ·不同特征选择的BPNN分类 | 第51-52页 |
| ·分类精度评估比较 | 第52-58页 |
| ·不同分类方法分类结果图 | 第52-55页 |
| ·三种分类器分类精度分析 | 第55-57页 |
| ·不同特征的BP 神经网络分类结果对比分析 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
