太湖水体遥感分类及其变化研究
| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目标、研究内容、研究方案 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.3 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.4 章节安排 | 第16-19页 |
| 2 研究区与数据源 | 第19-31页 |
| 2.1 研究区域概况 | 第19-20页 |
| 2.2 野外实验采样点的设计 | 第20-22页 |
| 2.3 数据获取与处理 | 第22-30页 |
| 2.3.1 实测数据的获取与处理 | 第22-27页 |
| 2.3.2 MERIS影像数据的介绍与预处理 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 水体分类方法研究 | 第31-59页 |
| 3.1 基于水体光学分类的原理 | 第31页 |
| 3.2 逐次迭代的K均值聚类算法 | 第31-32页 |
| 3.3 实测光谱水体分类研究 | 第32-44页 |
| 3.3.1 实测光谱逐次迭代的k均值聚类分析 | 第32-39页 |
| 3.3.2 实测光谱的决策树模型 | 第39-40页 |
| 3.3.3 实测光谱决策树模型的精度验证 | 第40-44页 |
| 3.4 MERIS影像水体分类研究 | 第44-56页 |
| 3.4.1 MERIS同步数据 | 第44-45页 |
| 3.4.2 MERIS数据的精度评价 | 第45-50页 |
| 3.4.3 MERIS决策树模型的波段选择 | 第50-51页 |
| 3.4.4 MERIS影像的决策树模型 | 第51-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-59页 |
| 4 太湖水体分类及长时间序列变化分析 | 第59-74页 |
| 4.1 基于MERIS影像水体分类的技术流程 | 第59-60页 |
| 4.2 太湖水体类别的长时间序列分析 | 第60-70页 |
| 4.2.1 总年份 | 第60-62页 |
| 4.2.2 不同年份相同季节 | 第62-65页 |
| 4.2.3 不同年份相同月份 | 第65-68页 |
| 4.2.4 各个年份 | 第68-70页 |
| 4.3 太湖水体类别变化驱动因素分析 | 第70-72页 |
| 4.3.1 自然环境因素 | 第71页 |
| 4.3.2 人类活动因素 | 第71-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 5 结论与展望 | 第74-76页 |
| 5.1 主要研究内容及结论 | 第74页 |
| 5.2 主要创新点 | 第74-75页 |
| 5.3 研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 作者简历 | 第82-84页 |
| 学位论文数据集 | 第84页 |
