北京山区森林植被分类技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 引言 | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·选题依据和研究意义 | 第8页 |
| ·选题依据 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·植被遥感分类研究现状 | 第8-14页 |
| ·传统计算机分类方法综述 | 第9页 |
| ·传统计算机分类方法的改进 | 第9-14页 |
| ·发展趋势 | 第14页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| 2 数据采集与预处理 | 第16-22页 |
| ·研究区概况 | 第16-18页 |
| ·典型研究区概况 | 第17-18页 |
| ·地面数据采集与处理 | 第18页 |
| ·遥感数据源与预处理 | 第18-21页 |
| ·遥感数据源 | 第18-19页 |
| ·遥感数据预处理 | 第19-21页 |
| ·其他辅助数据 | 第21-22页 |
| ·电子地形图 | 第21页 |
| ·林相图和森林资源二类调查数据 | 第21-22页 |
| 3 山区影像融合处理方法比较分析 | 第22-33页 |
| ·影像融合方法介绍 | 第22-29页 |
| ·乘积变换融合 | 第23页 |
| ·Brovey 融合处理 | 第23页 |
| ·IHS 变换融合技术 | 第23-24页 |
| ·主成分分析法 | 第24-25页 |
| ·Gram-Schmidt 光谱锐化方法 | 第25-26页 |
| ·小波变换融合法 | 第26-29页 |
| ·影像融合结果评价指标 | 第29-33页 |
| ·影像均值 | 第29页 |
| ·信息熵 | 第29-30页 |
| ·均方根误差 | 第30页 |
| ·影像光谱扭曲程度 | 第30页 |
| ·平均梯度 | 第30页 |
| ·融合结果分析 | 第30-33页 |
| 4 北京西北山区森林植被信息提取 | 第33-38页 |
| ·模糊分类方法介绍 | 第33-35页 |
| ·模糊 C-均值聚类 | 第33-35页 |
| ·分类应用实例 | 第35-38页 |
| ·波段选取 | 第35-36页 |
| ·分类实验 | 第36-38页 |
| 5 小区域森林植被分类 | 第38-53页 |
| ·支持向量机方法介绍 | 第38-42页 |
| ·支持向量机的算法 | 第39-41页 |
| ·核函数 | 第41-42页 |
| ·支持向量机应用实例分析 | 第42-53页 |
| ·森林植被分类类型确定 | 第42页 |
| ·输入波段选择 | 第42-44页 |
| ·精度检验 | 第44页 |
| ·分类结果分析 | 第44-53页 |
| 6 结论与讨论 | 第53-54页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·讨论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 个人简介 | 第58-59页 |
| 导师简介 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
