基于GIS和高分辨率遥感的森林蓄积量定量估测核心算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究目标和内容 | 第11-12页 |
| ·研究目标 | 第11页 |
| ·重点研究内容 | 第11-12页 |
| ·实验数据 | 第12-14页 |
| 2 蓄积量估测核心算法研究 | 第14-33页 |
| ·数据标准化处理 | 第14-16页 |
| ·偏最小二乘回归建模 | 第16-23页 |
| ·经典多元线性回归的局限性 | 第16-17页 |
| ·偏最小二乘回归 | 第17-23页 |
| ·基于 Bootstrap 方法的最优变量筛选 | 第23-25页 |
| ·基于 KNN 方法的蓄积量估测 | 第25-28页 |
| ·KNN 蓄积估测原理 | 第25-27页 |
| ·KNN 蓄积估测技术路线 | 第27-28页 |
| ·遥感影像监督分类 | 第28-31页 |
| ·最小距离分类原理 | 第28-29页 |
| ·分类步骤 | 第29-30页 |
| ·分类结果精度评定 | 第30-31页 |
| ·蓄积估测精度检验 | 第31-33页 |
| 3 蓄积量估测核心算法实现与测试 | 第33-54页 |
| ·ArcGIS Engine 组件技术 | 第33-34页 |
| ·软件功能模块设计 | 第34-42页 |
| ·提取地形信息 | 第34-36页 |
| ·遥感影像监督分类 | 第36-39页 |
| ·样地单元遥感信息提取 | 第39-40页 |
| ·偏最小二乘回归蓄积估测 | 第40-41页 |
| ·K-近邻法蓄积估测 | 第41-42页 |
| ·基础数据准备与处理 | 第42-45页 |
| ·偏最小二乘回归蓄积量估测 | 第45-47页 |
| ·基于 K-近邻法的蓄积量估测 | 第47-51页 |
| ·遥感影像监督分类 | 第51-54页 |
| ·影像分类 | 第51-52页 |
| ·分类精度评定 | 第52-54页 |
| 4 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·算法效果分析 | 第54页 |
| ·不足与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
