| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第13-15页 |
| 2 遥感图像信息提取技术理论 | 第15-25页 |
| 2.1 面向对象的遥感影像信息提取 | 第15-20页 |
| 2.1.1 影像分割理论 | 第15-18页 |
| 2.1.2 影像融合理论 | 第18页 |
| 2.1.3 分类规则的建立 | 第18-19页 |
| 2.1.4 影像分类理论 | 第19-20页 |
| 2.2 基于像元的遥感影像信息提取 | 第20-24页 |
| 2.2.1 监督分类 | 第20-22页 |
| 2.2.2 非监督分类 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 研究区域概况及数据预处理 | 第25-33页 |
| 3.1 研究区域概况 | 第25页 |
| 3.2 高分一号卫星数据介绍 | 第25-27页 |
| 3.2.1 高分一号卫星轨道参数特性 | 第25-26页 |
| 3.2.2 2m全色/8m多光谱相机特性 | 第26页 |
| 3.2.3 16m多光谱相机特性 | 第26-27页 |
| 3.3 影像预处理 | 第27-31页 |
| 3.3.1 基于SIFT算法的影像配准 | 第27-28页 |
| 3.3.2 影像融合 | 第28-30页 |
| 3.3.3 正射校正 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 面向对象的信息提取实验 | 第33-49页 |
| 4.1 实验平台 | 第33-34页 |
| 4.2 技术流程 | 第34页 |
| 4.3 发现对象(FIND OBJECT) | 第34-40页 |
| 4.3.1 基于Sobel算子的边缘检测影像分割 | 第34-38页 |
| 4.3.2 基于Full Lamabda-Schedule算法的影像融合 | 第38-40页 |
| 4.4 面向对象的信息提取 | 第40-46页 |
| 4.4.1 研究区土地覆盖分类体系建立 | 第41页 |
| 4.4.2 选择样本、建立分类规则 | 第41-46页 |
| 4.5 分类精度评价 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 不同分类方法比较分析 | 第49-55页 |
| 5.1 监督分类与面向对象分类方法的比较 | 第49-51页 |
| 5.1.1 基于像元的监督分类 | 第49-50页 |
| 5.1.2 分类结果对比分析 | 第50-51页 |
| 5.2 不同分辨率影像面向对象分类评价 | 第51-53页 |
| 5.2.1 实验区8米多光谱高分一号影像面向对象分类 | 第51页 |
| 5.2.2 分类结果对比分析 | 第51-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 6 主要结论及展望 | 第55-57页 |
| 6.1 结论与主要创新点 | 第55-56页 |
| 6.1.1 结论 | 第55页 |
| 6.1.2 主要创新点 | 第55-56页 |
| 6.2 存在问题与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |