基于ENVI的遥感图像特征分析及图像分类
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 遥感技术 | 第11-12页 |
| 1.2 成像光谱技术 | 第12-13页 |
| 1.3 遥感图像处理技术 | 第13页 |
| 1.4 ENVI软件简介 | 第13-14页 |
| 1.5 论文主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 遥感图像概述 | 第16-20页 |
| 2.1 遥感图像 | 第16-17页 |
| 2.2 遥感图像格式 | 第17-19页 |
| 2.3 遥感图像应用领域 | 第19-20页 |
| 第三章 基于ENVI的遥感图像处理 | 第20-34页 |
| 3.1 遥感图像显示 | 第20-21页 |
| 3.2 图像拉伸 | 第21-26页 |
| 3.2.1 灰度拉伸 | 第21-22页 |
| 3.2.2 直方图修正 | 第22-26页 |
| 3.3 图像合成 | 第26-30页 |
| 3.3.1 彩色合成 | 第27-28页 |
| 3.3.2 伪彩色合成 | 第28-30页 |
| 3.4 图像彩色变换 | 第30-34页 |
| 3.4.1 彩色正变换 | 第30-32页 |
| 3.4.2 彩色逆变换 | 第32-34页 |
| 第四章 基于ENVI的遥感图像特征分析 | 第34-46页 |
| 4.1 主成份分析 | 第34-37页 |
| 4.2 高光谱图像的纹理特征分析 | 第37-46页 |
| 4.2.1 纹理特征概述 | 第37-38页 |
| 4.2.2 基于概率统计滤波的纹理分析 | 第38-40页 |
| 4.2.3 基于二阶概率统计滤波的纹理分析 | 第40-46页 |
| 第五章 基于ENVI的遥感图像分类 | 第46-63页 |
| 5.1 非监督分类 | 第46-53页 |
| 5.1.1 IsoData分类 | 第46-48页 |
| 5.1.2 K-Means分类 | 第48-50页 |
| 5.1.3 类别定义与子类合并 | 第50-53页 |
| 5.2 监督分类 | 第53-58页 |
| 5.2.1 选取训练样本 | 第53-56页 |
| 5.2.2 最大似然分类 | 第56-57页 |
| 5.2.3 最小距离分类 | 第57-58页 |
| 5.3 精度评价 | 第58-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第69页 |
