森林类型遥感分类研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-21页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究目的与意义 | 第7-8页 |
| ·遥感技术在森林资源中的应用 | 第8-16页 |
| ·低空间分辨率遥感数据 | 第9页 |
| ·中空间分辨率遥感数据 | 第9-11页 |
| ·高空间分辨率遥感数据 | 第11页 |
| ·高光谱数据 | 第11页 |
| ·遥感分类的现状 | 第11-16页 |
| ·遥感分类技术的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·研究的内容与方法 | 第17-20页 |
| ·研究的主要内容 | 第17页 |
| ·研究的方法与技术路线 | 第17-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 2 数据收集与预处理 | 第21-30页 |
| ·研究区概况 | 第21页 |
| ·数据收集 | 第21-23页 |
| ·遥感数据 | 第21-22页 |
| ·数字化地理信息数据 | 第22-23页 |
| ·遥感数据预处理 | 第23-29页 |
| ·组建多光谱数据 | 第23页 |
| ·几何校正 | 第23-24页 |
| ·辐射定标 | 第24-25页 |
| ·大气校正 | 第25-26页 |
| ·太阳高度角校正 | 第26-27页 |
| ·多时相辐射归一化和图像拼接 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于遥感技术的森林类型提取 | 第30-46页 |
| ·森林植被分类类型的确定 | 第30-31页 |
| ·分类原则和依据 | 第30页 |
| ·制定分类系统 | 第30-31页 |
| ·遥感分类的波段组合 | 第31-34页 |
| ·光谱特征的监督分类 | 第34-38页 |
| ·最小距离法 | 第35-36页 |
| ·最大似然法 | 第36-37页 |
| ·贝叶斯分类法 | 第37-38页 |
| ·决策级分类融合 | 第38-42页 |
| ·多种分类器精度分析 | 第38-40页 |
| ·建立专家知识决策 | 第40-41页 |
| ·决策级分类融合 | 第41-42页 |
| ·基于智能化技术的遥感影像分类 | 第42-45页 |
| ·基于分类尺度的影像分割 | 第42-43页 |
| ·支持向量机 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 遥感分类结果分析 | 第46-50页 |
| ·遥感分类精度评价 | 第46-48页 |
| ·森林覆盖分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
