GIS辅助遥感影像分类面积提取技术和方法研究
| 1 绪论 | 第1-13页 |
| ·前言 | 第7页 |
| ·本论文研究内容及组织结构 | 第7-8页 |
| ·本论文研究内容 | 第7页 |
| ·本论文组织结构 | 第7-8页 |
| ·本课题的需求与提出 | 第8页 |
| ·本课题所属的研究领域、理论意义及应用价值 | 第8-9页 |
| ·本课题所属的研究领域 | 第8页 |
| ·本课题的理论意义 | 第8-9页 |
| ·本课题的应用价值 | 第9页 |
| ·本课题国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·GIS系统与精准农业 | 第9-10页 |
| ·遥感影像分类 | 第10-11页 |
| ·作物面积提取 | 第11页 |
| ·GIS对遥感影像分类判读的辅助作用 | 第11-13页 |
| 2 3S理论 | 第13-21页 |
| ·遥感(RS) | 第13-14页 |
| ·全球定位系统(GPS) | 第14页 |
| ·地理信息系统(GIS) | 第14-19页 |
| ·GIS基本概念 | 第14页 |
| ·GIS功能概述 | 第14-15页 |
| ·GIS软件的发展 | 第15-17页 |
| ·GIS实现方式的分析与比较 | 第17页 |
| ·ComGIS技术 | 第17-18页 |
| ·WebGIS技术 | 第18-19页 |
| ·SuperMap Objects | 第19页 |
| ·遥感与GIS | 第19-21页 |
| ·研究过程中的结合应用 | 第20页 |
| ·结合的技术途径 | 第20页 |
| ·地理信息系统在遥感的应用 | 第20-21页 |
| 3 作物品质遥感监测与肥水调优栽培系统 | 第21-33页 |
| ·“重大行业3S应用示范--农业”项目 | 第21-22页 |
| ·国内外研究开发背景 | 第21页 |
| ·研发目的和意义 | 第21页 |
| ·研发基础 | 第21-22页 |
| ·研究内容 | 第22页 |
| ·研究的学术影响及经济效益、社会意义的评价 | 第22页 |
| ·作物品质遥感监测与肥水调优栽培系统 | 第22-33页 |
| ·系统研发目标 | 第22-23页 |
| ·系统研发及运行环境 | 第23页 |
| ·系统总体结构 | 第23-25页 |
| ·系统设计原则 | 第25页 |
| ·系统功能结构 | 第25页 |
| ·系统功能实现的数据流程及本课题地位论述 | 第25-28页 |
| ·影像预处理模块功能论述 | 第28-31页 |
| ·作物品质遥感监测与肥水调优栽培系统特点 | 第31-32页 |
| ·本论文期间完成系统的工作内容 | 第32-33页 |
| 4 作物种植面积提取 | 第33-57页 |
| ·遥感模式识别分类 | 第33-35页 |
| ·遥感分类传统方法 | 第33-34页 |
| ·遥感分类新方法 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络分类器 | 第35-42页 |
| ·人工神经网络概述 | 第35-36页 |
| ·神经元的工作原理 | 第36页 |
| ·神经网络学习 | 第36-37页 |
| ·本课题基于的BP网络分类器 | 第37-42页 |
| ·作物种植面积提取 | 第42-54页 |
| ·步骤及关键技术 | 第42页 |
| ·遥感影像的预处理 | 第42-49页 |
| ·BP网络分类器分类 | 第49-52页 |
| ·分类说明 | 第52页 |
| ·分类的后处理 | 第52-53页 |
| ·分类评价及面积提取 | 第53-54页 |
| ·本课题技术小结 | 第54-57页 |
| ·采用面向对象方法 | 第54页 |
| ·采用关系数据库管理空间数据 | 第54页 |
| ·采用组件技术与ComGIS技术 | 第54-55页 |
| ·采用基于网络GIS技术 | 第55页 |
| ·采用矢量与栅格数据一体化集成应用技术 | 第55页 |
| ·采用时态GIS相关理论技术组织管理多时相数据 | 第55-56页 |
| ·采用公式识别技术实现灵活管理模型 | 第56-57页 |
| 5 结论与展望 | 第57-60页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·本论文期间的学习、研究重点: | 第57页 |
| ·本论文完成的主要工作 | 第57-58页 |
| ·本论文的特点及创新点: | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第64-66页 |
