面向对象的高分辨率遥感影像分类及泥石流信息提取研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-13页 |
| ·基于像素的分类研究现状 | 第9-10页 |
| ·面向对象影像分类研究现状 | 第10-11页 |
| ·泥石流信息提取技术研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| ·本章小节 | 第14-15页 |
| 2 高分辨率遥感数据的预处理及特征提取 | 第15-27页 |
| ·研究区域和研究数据 | 第15-16页 |
| ·遥感影像预处理 | 第16-19页 |
| ·辐射校正 | 第16页 |
| ·几何校正 | 第16-17页 |
| ·影像融合 | 第17-18页 |
| ·影像增强 | 第18-19页 |
| ·泥石流光谱亮度特征分析 | 第19-21页 |
| ·特征选择和特征提取 | 第21-26页 |
| ·泥石流特征分析 | 第21页 |
| ·分类特征提取方法 | 第21页 |
| ·分类特征的提取 | 第21-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于像素分类方法的遥感影像分类及泥石流提取 | 第27-41页 |
| ·影像分类 | 第27-30页 |
| ·SVM分类原理 | 第27-29页 |
| ·精度评价方法 | 第29-30页 |
| ·不同特征组合下的分类实验 | 第30-39页 |
| ·基于光谱特征的土地分类和泥石流提取 | 第30-31页 |
| ·基于纹理特征的土地分类和泥石流提取 | 第31-34页 |
| ·基于光谱特征和纹理特征的土地分类和泥石流提取 | 第34-36页 |
| ·融入指数特征的土地分类和泥石流提取 | 第36-38页 |
| ·融入PCA和ICA特征的土地分类和泥石流提取 | 第38-39页 |
| ·本章小节 | 第39-41页 |
| 4 面向对象的遥感影像分类及泥石流提取 | 第41-56页 |
| ·影像分割 | 第41-46页 |
| ·分割综述 | 第41-42页 |
| ·分割算法 | 第42-45页 |
| ·分割尺度 | 第45-46页 |
| ·影像对象的特征提取及分类 | 第46-48页 |
| ·区域子图像特征的选取 | 第46-47页 |
| ·“投票机制”类别判断方法 | 第47-48页 |
| ·面向对象图像分类操作流程 | 第48-50页 |
| ·实验结果 | 第50-55页 |
| ·分割尺度的选择 | 第50-51页 |
| ·不同特征组合下的面向对象分类 | 第51-53页 |
| ·与基于像素分类方法的实验对比 | 第53页 |
| ·算法测试 | 第53-55页 |
| ·本章小节 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
