面向对象的土地利用/土地覆被变化检测研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-15页 |
| ·主要的研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第16-17页 |
| 2 常用变化检测方法与分析 | 第17-23页 |
| ·现有变化检测方法 | 第17-21页 |
| ·代数运算方法 | 第18-19页 |
| ·变化类方法 | 第19-20页 |
| ·分类比较法 | 第20页 |
| ·形态学方法 | 第20-21页 |
| ·对象特征方法 | 第21页 |
| ·变化检测方法一般步骤 | 第21-22页 |
| ·变化检测方法的局限性 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 面向对象变化检测关键技术 | 第23-45页 |
| ·遥感影像分割 | 第23-26页 |
| ·影像分割的必要性 | 第23页 |
| ·面向对象分割方法分析 | 第23-24页 |
| ·多尺度分割的基本理论 | 第24-25页 |
| ·最优分割尺度的选择 | 第25-26页 |
| ·遥感影像特征提取 | 第26-33页 |
| ·影像对象的特征 | 第26-31页 |
| ·常用的影像特征 | 第31-32页 |
| ·影像对象特征的选取 | 第32-33页 |
| ·影像对象的特征提取流程 | 第33页 |
| ·面向对象分类技术 | 第33-40页 |
| ·最邻近(NN)分类 | 第34-35页 |
| ·阈值分类 | 第35-36页 |
| ·模糊(Fuzzy)分类 | 第36-37页 |
| ·决策树的分类 | 第37-38页 |
| ·多分类器结合的分类 | 第38-39页 |
| ·分类结果的精度评价 | 第39-40页 |
| ·面向对象变化检测技术 | 第40-43页 |
| ·面向对象变化检测提取机制 | 第40-42页 |
| ·变化检测的精度评价 | 第42-43页 |
| ·土地利用/土地覆被面向对象变化检测流程 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 土地利用/土地覆被面向对象变化检测实验 | 第45-65页 |
| ·基于决策树分类的面向对象变化检测实验 | 第45-53页 |
| ·数据预处理 | 第45-46页 |
| ·影像多尺度分割 | 第46-47页 |
| ·多特征辅助的提取 | 第47-48页 |
| ·建立规则决策树 | 第48-49页 |
| ·面向对象分类结果 | 第49-50页 |
| ·变化检测结果分析 | 第50-52页 |
| ·实验小结 | 第52-53页 |
| ·基于多分类器融合的面向对象变化检测实验 | 第53-64页 |
| ·影像预处理 | 第53页 |
| ·多尺度分割 | 第53-56页 |
| ·分类对象层次结构 | 第56页 |
| ·多分类器融合的提取 | 第56-58页 |
| ·分类方法比较 | 第58-60页 |
| ·变化检测 | 第60-64页 |
| ·实验小结 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
| 作者简历 | 第72-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74页 |
