基于面向对象的典型目标自动提取与变化检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·高分辨率遥感影像分类方法概述 | 第9-11页 |
| ·高分辨率遥感影像变化检测方法 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文章节安排 | 第13-14页 |
| 2 遥感影像信息提取技术方法分析 | 第14-30页 |
| ·基于像元的遥感影像分类方法和技术 | 第14-18页 |
| ·监督分类 | 第14-16页 |
| ·非监督分类 | 第16-18页 |
| ·面向对象的遥感影像提取方法和技术 | 第18-26页 |
| ·影像分割 | 第18-21页 |
| ·影像特征提取 | 第21-23页 |
| ·影像对象分类技术 | 第23-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-29页 |
| ·信息提取方法实验 | 第26-28页 |
| ·多尺度影像分割实验分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 遥感影像变化检测技术方法分析 | 第30-39页 |
| ·变化检测中的图像预处理 | 第30-31页 |
| ·变化检测的主要方法 | 第31-37页 |
| ·基于像元的变化检测 | 第31-35页 |
| ·基于特征的变化检测 | 第35-36页 |
| ·基于对象的变化检测 | 第36-37页 |
| ·变化检测方法步骤 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 研究区信息提取与变化检测 | 第39-69页 |
| ·图像预处理 | 第39-41页 |
| ·影像对象获取 | 第41-55页 |
| ·基于分形网络演化方法的分割 | 第41-45页 |
| ·基于分水岭算法的分割 | 第45-47页 |
| ·基于置信度的均值漂移分割 | 第47-51页 |
| ·分割方法对比分析与改进 | 第51-55页 |
| ·对象特征分析 | 第55-60页 |
| ·典型对象特征统计分析 | 第56-57页 |
| ·全对象特征统计分析 | 第57-60页 |
| ·影像对象信息提取 | 第60-66页 |
| ·面向对象信息提取 | 第60-64页 |
| ·精度评价 | 第64-66页 |
| ·基于对象特性的变化检测 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 5 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| ·对今后研究工作的展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76页 |
