| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·居民地提取研究现状 | 第11-13页 |
| ·基于分类的居民地提取方法 | 第12页 |
| ·基于纹理分析的居民地提取方法 | 第12-13页 |
| ·基于光谱特征的居民地提取方法 | 第13页 |
| ·基于局部特征的居民地提取方法 | 第13页 |
| ·论文主要内容及章节安排 | 第13-16页 |
| ·主要内容 | 第13-14页 |
| ·章节安排 | 第14-16页 |
| 2 基于边缘密度特征的高分辨遥感影像居民地提取 | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·MEAN SHIFT图像平滑算法 | 第16-18页 |
| ·Mean Shift基本形式 | 第16-17页 |
| ·Mean Shift扩展形式 | 第17页 |
| ·Mean Shift图像平滑 | 第17-18页 |
| ·平滑结果 | 第18页 |
| ·边缘检测及拟合 | 第18-20页 |
| ·边缘检测 | 第18-19页 |
| ·边缘直线拟合 | 第19-20页 |
| ·空间距离及投票矩阵 | 第20-21页 |
| ·空间距离计算 | 第20-21页 |
| ·构建距离投票矩阵 | 第21页 |
| ·基于边缘密度特征居民地提取 | 第21-23页 |
| ·计算居民地最佳分割阈值 | 第22页 |
| ·提取居民地 | 第22-23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-26页 |
| ·居民地提取结果 | 第23-24页 |
| ·结果评价及参数分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于GABOR特征的高分辨率遥感影像居民地提取 | 第27-37页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·影像GABOR滤波变换 | 第27-29页 |
| ·Gabor原理 | 第27-28页 |
| ·变换结果 | 第28-29页 |
| ·居民地特性GABOR特征化 | 第29-31页 |
| ·选择特征 | 第29-30页 |
| ·优化特征 | 第30页 |
| ·确定最佳中心频率 | 第30-31页 |
| ·基于GABOR特征居民地提取 | 第31-33页 |
| ·像素点到平均点位空间距离 | 第31-32页 |
| ·空间距离变换 | 第32-33页 |
| ·居民地提取 | 第33页 |
| ·实验结果与性能评价 | 第33-36页 |
| ·居民地提取结果 | 第33-35页 |
| ·算法性能评价 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 高分辨遥感影像城镇与乡村居民地监督分类 | 第37-44页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·居民地分类规则构建 | 第37-39页 |
| ·特征总数 | 第38页 |
| ·特征总数归一化 | 第38页 |
| ·最大特征值 | 第38页 |
| ·候选居民地归一化 | 第38-39页 |
| ·SVM规则融合 | 第39页 |
| ·创建居民地样本库 | 第39-41页 |
| ·样本选择 | 第39-40页 |
| ·样本学习 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·判别准则 | 第42页 |
| ·精度统计 | 第42-43页 |
| ·结果分析 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 结论与展望 | 第44-46页 |
| ·论文研究内容总结 | 第44-45页 |
| ·后续研究工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |