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面向对象遥感影像多尺度分类方法研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第14-29页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14-15页
        1.1.2 研究意义第15页
    1.2 国内外研究现状第15-25页
        1.2.1 基于像素的分类方法第16-17页
        1.2.2 面向对象的分类方法第17-18页
        1.2.3 影像分割第18-22页
        1.2.4 最优分割参数第22-23页
        1.2.5 分类规则第23-24页
        1.2.6 米林县相关研究第24-25页
    1.3 发展趋势第25页
    1.4 研究方案第25-29页
        1.4.1 研究目标和研究内容第25-27页
        1.4.2 技术路线第27-29页
第二章 研究区概述及实验数据第29-37页
    2.1 研究区概况第29-31页
        2.1.1 地理位置第29-30页
        2.1.2 自然状况第30页
        2.1.3 社会经济状况第30-31页
    2.2 实验数据概况第31-34页
        2.2.1 Landsat数据第31-32页
        2.2.2 GF-1数据第32-33页
        2.2.3 波段组合第33-34页
    2.3 数据预处理第34-37页
第三章 面向对象多尺度分割参数的研究第37-56页
    3.1 对象特征第37-39页
    3.2 分割参数优化选择第39-43页
        3.2.1 影像异质性第39-40页
        3.2.2 分割评价函数第40-43页
    3.3 波段权重第43-44页
    3.4 三个因素的方差分析第44-50页
    3.5 相关性分析第50-54页
    3.6 小结第54-56页
第四章 面向对象多尺度分类方法的研究第56-69页
    4.1 分类体系第56-57页
    4.2 训练及检验样本的获取第57-58页
    4.3 特征提取第58-59页
    4.4 最优分割尺度第59-63页
    4.5 分类方法第63-66页
    4.6 效率分析第66页
    4.7 精度评价第66-68页
    4.8 小结第68-69页
第五章 森林资源的动态变化第69-81页
    5.1 植被覆盖度第69-72页
    5.2 森林类型的动态转移矩阵第72-79页
    5.3 小结第79-81页
第六章 结论与讨论第81-85页
    6.1 结论第81-82页
    6.2 讨论第82-83页
    6.3 展望第83-85页
参考文献第85-91页
在读期间的学术研究第91-92页
致谢第92页

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