多源信息复合的SVM混合地块分解法提取玉米种植面积
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究目的、意义 | 第9-10页 |
| ·作物种植面积遥感监测的研究进展 | 第10-14页 |
| ·基于像元的作物分类 | 第10-12页 |
| ·基于地块的作物分类 | 第12-14页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究方法 | 第14-16页 |
| ·章节安排 | 第16-17页 |
| 2 研究区选取 | 第17-19页 |
| ·研究区概况 | 第17-18页 |
| ·主要作物物候历 | 第18-19页 |
| 3 数据获取及预处理 | 第19-32页 |
| ·数据获取 | 第19-22页 |
| ·LANDSAT5 TM 数据 | 第19-20页 |
| ·ALOS、SPOT 数据 | 第20-21页 |
| ·基础地理数据 | 第21-22页 |
| ·数据预处理 | 第22-25页 |
| ·LANDSAT5 TM 数据 | 第22-24页 |
| ·ALOS、SPOT 数据 | 第24-25页 |
| ·耕地地块本底数据库建设 | 第25-29页 |
| ·定义 | 第26页 |
| ·地块/道路框数字化总体流程 | 第26页 |
| ·地块数字化原则 | 第26-27页 |
| ·地块数字化步骤 | 第27页 |
| ·道路框数字化标准 | 第27页 |
| ·地块/道路框编码 | 第27-28页 |
| ·地块数字化结果 | 第28-29页 |
| ·野外样本抽取与测量 | 第29-32页 |
| ·基于多时相TM 决策树预分类 | 第29-30页 |
| ·野外样本抽取 | 第30页 |
| ·抽样地块野外调查 | 第30-32页 |
| 4 基于混合地块分解的玉米种植面积提取 | 第32-52页 |
| ·混合地块问题 | 第32页 |
| ·研究方法 | 第32-43页 |
| ·SVM 基本原理 | 第33-35页 |
| ·特征向量的选择 | 第35-41页 |
| ·特征信息的提取 | 第41页 |
| ·训练样本的提取 | 第41-42页 |
| ·数据标准化 | 第42页 |
| ·参数设置 | 第42页 |
| ·精度评价体系构建 | 第42-43页 |
| ·结果分析 | 第43-49页 |
| ·基于光谱单源信息的SVM 混合地块分解 | 第43-45页 |
| ·基于多源信息复合的SVM 混合地块分解 | 第45-47页 |
| ·多源信息复合的决策树混合地块分解 | 第47-49页 |
| ·三者精度比较分析 | 第49页 |
| ·误差来源分析 | 第49-51页 |
| ·遥感数据源 | 第50页 |
| ·非遥感数据源 | 第50页 |
| ·影像配准的影响 | 第50-51页 |
| ·样区的选择 | 第51页 |
| ·TM 数据预分类结果的影响 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 结束语 | 第52-55页 |
| ·主要结论 | 第52-53页 |
| ·主要创新点 | 第53页 |
| ·研究中存在的问题 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62页 |
