| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·影像分割算法研究 | 第12-13页 |
| ·最优分割参数选择方法研究 | 第13-15页 |
| ·研究思路 | 第15-17页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·技术路线图 | 第15-17页 |
| ·论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基本原理和方法 | 第18-27页 |
| ·遥感影像分割概念及算法 | 第18-19页 |
| ·概念 | 第18页 |
| ·算法概述 | 第18-19页 |
| ·遥感处理软件典型分割算法 | 第19-24页 |
| ·基于影像梯度图的分水岭变换算法 | 第20-24页 |
| ·Full Lambda-Schedule算法 | 第24页 |
| ·影像分割的尺度问题 | 第24-26页 |
| ·遥感影像分割结果评价方法 | 第26-27页 |
| 第三章 基于不一致性法的最优分割参数选择方法 | 第27-35页 |
| ·参考对象和匹配对象 | 第27页 |
| ·过分割和欠分割 | 第27-29页 |
| ·基于不一致性度量法最优参数选择方法建立 | 第29-33页 |
| ·不一致性度量指标 | 第29-31页 |
| ·建立不一致性法度量最优分割参数模型 | 第31-33页 |
| ·利用基于不一致性度量方法选择影像最优分割尺度 | 第33-35页 |
| 第四章 基于优度法度量的影像最优分割参数选择方法 | 第35-43页 |
| ·优度法度量指标 | 第35-36页 |
| ·分析同质性和异质性衡量指标 | 第36-38页 |
| ·新的优度法度最影像最优分割尺度的方法 | 第38-41页 |
| ·对象内部同质性 | 第38-39页 |
| ·邻接对象之间的异质性 | 第39-40页 |
| ·最优分割参数评价函数 | 第40-41页 |
| ·利用基于优度度量的方法选择影像最优分割尺度 | 第41-43页 |
| ·数据预处理 | 第41页 |
| ·计算同质性指标 | 第41页 |
| ·计算异质性指标 | 第41页 |
| ·计算综合衡量指标SEP | 第41-43页 |
| 第五章 影像最优分割参数优选及结果验证 | 第43-60页 |
| ·实验区概况及实验数据 | 第43页 |
| ·实验运行环境 | 第43-44页 |
| ·影像地物参考对象集的建立 | 第44-45页 |
| ·基于不一致性度量选择影像最优分割尺度实验结果分析 | 第45-50页 |
| ·基于优度法度量选择影像最优分割尺度实验结果分析 | 第50-55页 |
| ·两种方法选择影像最优分割尺度比较 | 第55-57页 |
| ·影像分类及分类精度评价 | 第57-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-63页 |
| ·主要结论 | 第60-61页 |
| ·不足与展望 | 第61-63页 |
| ·不足 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 在校期间的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |