| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第19-31页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第19-21页 |
| 1.2 农业遥感及作物分类特征研究现状 | 第21-25页 |
| 1.2.1 农业遥感研究现状 | 第21-22页 |
| 1.2.2 农作物特征研究现状 | 第22-25页 |
| 1.3 农作物遥感分类时空尺度研究现状 | 第25-27页 |
| 1.3.1 农作物遥感分类时间尺度研究 | 第25-26页 |
| 1.3.2 农作物遥感分类空间尺度研究 | 第26-27页 |
| 1.4 研究目标与主要内容 | 第27-28页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第27-28页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第28页 |
| 1.5 技术路线及论文组织框架 | 第28-31页 |
| 1.5.1 本文技术路线 | 第28-29页 |
| 1.5.2 论文组织框架 | 第29-31页 |
| 第二章 研究区概况及数据获取 | 第31-47页 |
| 2.1 研究区概况 | 第31-34页 |
| 2.1.1 泗洪研究区 | 第31-33页 |
| 2.1.2 高淳研究区 | 第33-34页 |
| 2.2 遥感数据 | 第34-43页 |
| 2.2.1 遥感数据搜集 | 第34-39页 |
| 2.2.2 遥感数据预处理 | 第39-43页 |
| 2.3 地面调查数据 | 第43-45页 |
| 2.4 其他数据 | 第45-47页 |
| 第三章 实验研究方法 | 第47-60页 |
| 3.0 总体介绍 | 第47页 |
| 3.1 作物识别特征空间构建 | 第47-54页 |
| 3.1.1 光谱特征 | 第48页 |
| 3.1.2 植被指数 | 第48-49页 |
| 3.1.3 纹理特征 | 第49-50页 |
| 3.1.4 新识别特征的挖掘 | 第50-54页 |
| 3.2 特征选择方法 | 第54-56页 |
| 3.2.1 单变量特征选择方法 | 第55-56页 |
| 3.2.2 特征递归消除方法 | 第56页 |
| 3.3 随机森林分类算法 | 第56-58页 |
| 3.4 面向对象分类方法 | 第58-59页 |
| 3.5 分类结果精度评价方法 | 第59-60页 |
| 第四章 多时相农作物遥感识别特征综合与优选分析 | 第60-71页 |
| 4.1 实验设计 | 第61-63页 |
| 4.1.1 特征选取与命名 | 第61-62页 |
| 4.1.2 实验分组 | 第62-63页 |
| 4.1.3 特征优选 | 第63页 |
| 4.1.4 分类实验与精度评价 | 第63页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第63-69页 |
| 4.2.1 农作物遥感识别特征的优选结果 | 第63-67页 |
| 4.2.2 分类结果精度评价 | 第67-69页 |
| 4.3 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 多空间尺度农作物识别特征综合与优选分析 | 第71-87页 |
| 5.1 实验设计 | 第71-74页 |
| 5.1.1 不同空间分辨率遥感数据集构建 | 第72页 |
| 5.1.2 特征选取 | 第72-73页 |
| 5.1.3 特征优选 | 第73-74页 |
| 5.1.4 分类实验和精度评价 | 第74页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第74-85页 |
| 5.2.1 不同空间尺度下适宜特征子集和共用特征子集 | 第74-78页 |
| 5.2.2 不同空间分辨率影像分类结果精度评价及优选空间分辨率 | 第78-85页 |
| 5.3 本章小结 | 第85-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-91页 |
| 6.1 主要结论 | 第87-88页 |
| 6.2 创新性讨论 | 第88-89页 |
| 6.3 展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第105-106页 |