| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第13-17页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第17-20页 |
| ·中巴资源一号卫星 | 第18页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 模糊理论基础 | 第20-33页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·模糊集合与模糊关系 | 第20-23页 |
| ·模糊集合 | 第20-21页 |
| ·模糊关系 | 第21-23页 |
| ·模糊逻辑系统 | 第23-28页 |
| ·模糊推理 | 第24-26页 |
| ·模糊语言 | 第26-28页 |
| ·模糊测度与模糊积分 | 第28-32页 |
| ·模糊测度 | 第28-31页 |
| ·模糊积分 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 光谱信息的FasART神经网络分类 | 第33-59页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·神经网络和模糊神经网络用于遥感图像地物分类的基础 | 第34-37页 |
| ·神经网络应用于遥感图像分类的基础 | 第34-35页 |
| ·模糊神经网络应用于遥感图像分类的基础 | 第35-37页 |
| ·ART、模糊ART和模糊ARTMAP网络 | 第37-45页 |
| ·ART模型原理 | 第37-41页 |
| ·模糊ART | 第41-44页 |
| ·模糊ARTMAP | 第44-45页 |
| ·FasART神经网络及其简化 | 第45-50页 |
| ·新型的模糊神经网络模型FasART | 第45-48页 |
| ·FasART模型的简化及其算法 | 第48-50页 |
| ·实验与结论 | 第50-58页 |
| ·特征矢量的语言描述 | 第50-52页 |
| ·实验 | 第52-58页 |
| ·FasART网络参数的选择 | 第52-53页 |
| ·特征矢量用语言表示的FasART分类 | 第53-55页 |
| ·不同分类方法采用相同训练样品的对比实验 | 第55-56页 |
| ·不同训练样品对模糊ARTMAP和FasART的影响 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于纹理信息的分割 | 第59-87页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·纹理特征的提取 | 第60-70页 |
| ·常见的纹理特征提取方法 | 第60-62页 |
| ·模糊纹理分析 | 第62-63页 |
| ·多光谱遥感图像的模糊纹理分析及算法的改进 | 第63-65页 |
| ·纹理特征参数 | 第65-66页 |
| ·提取的纹理特征实验分析 | 第66-70页 |
| ·再论特征矢量用语言变量表示 | 第66-68页 |
| ·像元光谱分类 | 第68页 |
| ·共现矩阵提取纹理特征的分类 | 第68-69页 |
| ·模糊分析提取纹理特征的分类 | 第69-70页 |
| ·多光谱遥感图像纹理特征的不规则性 | 第70-72页 |
| ·同一类别不同大小的测量区域的模糊纹理光谱特性 | 第70-71页 |
| ·不同类别同一测量区域的模糊纹理光谱特性 | 第71页 |
| ·同一类别不同波段的模糊纹理光谱特性 | 第71-72页 |
| ·基于纹理特征的分割 | 第72-80页 |
| ·分开一合并与多分辩率图像锥 | 第72-77页 |
| ·分开一合并法 | 第72-74页 |
| ·多分辨率图像锥 | 第74-77页 |
| ·分开-扩张方法 | 第77-80页 |
| ·基本思想 | 第77-79页 |
| ·算法流程 | 第79-80页 |
| ·实验与结论 | 第80-85页 |
| ·多分辨率图像锥与分开-扩张分割 | 第81-82页 |
| ·分开-合并与分开-扩张分割 | 第82-84页 |
| ·结论 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 基于光谱信息和纹理信息的融合分割 | 第87-104页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·数据融合的基本概念和融合方法 | 第87-92页 |
| ·数据融合的基本概念 | 第87-88页 |
| ·数据融合方法 | 第88-92页 |
| ·像素层数据融合 | 第89页 |
| ·特征层数据融合 | 第89-91页 |
| ·决策层数据融合 | 第91-92页 |
| ·多光谱信息和纹理信息的融合 | 第92-99页 |
| ·基于D-S理论的决策层融合 | 第92-95页 |
| ·D-S理论简介 | 第92-93页 |
| ·D-S理论的融合 | 第93-95页 |
| ·基于模糊积分的决策层融合 | 第95-99页 |
| ·模糊测度和模糊积分 | 第95-96页 |
| ·模糊积分的融合模型 | 第96-97页 |
| ·矢量模式与分类器 | 第97-98页 |
| ·三论特征矢量用语言变量表示 | 第98-99页 |
| ·实验与结论 | 第99-103页 |
| ·基于决策层融合实验 | 第99-102页 |
| ·基于特征层融合实验 | 第102页 |
| ·结论 | 第102-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第六章 结束语 | 第104-107页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第107-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-120页 |