首页--天文学、地球科学论文--测绘学论文--摄影测量学与测绘遥感论文--测绘遥感技术论文

基于决策树模型的喀斯特石漠化光谱信息自动提取研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
1.绪论第10-17页
   ·研究背景和意义第10-12页
   ·国内外研究现状及进展第12-15页
   ·研究内容与技术路线第15-17页
     ·研究内容第15-16页
     ·技术路线第16-17页
2.问题提出及研究区选择第17-24页
   ·问题提出及研究区选择标准第17-21页
     ·研究区选择依据第19-21页
   ·研究区概况第21-23页
     ·自然环境概况第21-22页
     ·社会经济概况第22-23页
   ·研究区问题解决的代表意义第23-24页
3.石漠化数据预处理及其地学特征分析第24-42页
   ·数据预处理第25-33页
     ·遥感影像几何精校正第25-29页
       ·几何精校正步骤第26-27页
       ·几何精校正的方法及原理第27-29页
     ·遥感影像辐射校正第29-33页
       ·辐射校正的含义第29页
       ·辐射误差产生的原因第29-30页
       ·辐射校正的目的第30-31页
       ·辐射校正的原理与方法第31页
       ·遥感影像辐射增强处理第31-33页
   ·SPOT5遥感数据光谱信息统计特征分析第33-38页
     ·单波段数据统计第34-35页
     ·多波段数据统计第35-36页
     ·基于信息量的最佳分类波段的选择第36-38页
   ·建立石漠化分类信息解译标志及训练区选择第38-41页
     ·喀斯特石漠化的类型划分第38-39页
       ·按石漠化严重程度划分第38页
       ·按发生地貌类型划分第38-39页
       ·按岩性类型划分第39页
     ·石漠化信息判读的解译标志第39-40页
     ·训练区选择第40-41页
   ·石漠化信息综合数据库的建立第41-42页
     ·数据库第41页
     ·知识库第41-42页
4.决策树(DTC'S)石漠化信息自动提取流程及发现方法第42-58页
   ·决策树(DTC's)技术概述第42-47页
     ·决策树的定义与特点第42-44页
     ·决策树算法描述第44-45页
     ·特征的选取和规则的终止第45-46页
     ·决策树可信度分析第46-47页
   ·石漠化信息决策树自动提取流程及实现第47-49页
     ·自动提取流程第47-48页
     ·实现步骤第48-49页
   ·决策树分类特征选择第49-58页
     ·主要地物光谱曲线的测定第49-51页
     ·归一化植被指数第51-52页
     ·主成分分析(PCA)第52-54页
     ·其他辅助数据第54-58页
       ·数字高程模型的建立第54-56页
       ·遥感影像纹理特征分析第56-58页
5.案例分析——基于DTC'S技术的喀斯特石漠化光谱信息自动提取第58-76页
   ·石漠化光谱信息自动提取的CART决策树分析第58-72页
     ·规则库建立第59-64页
       ·植被覆盖度与喀斯特石漠化相关关系确定第59-61页
       ·石漠化信息的光谱特征分析第61-62页
       ·相关分割阈值的确定第62-64页
       ·决策树分类规则库建立第64页
     ·CART决策树分析第64-72页
       ·与非监督分类结合的分层决策树分类方法和模型第64-68页
       ·研究区CART决策树模型的生成与分析第68-72页
   ·精度分析及评价第72-76页
     ·精度评价方法—混淆矩阵评价法第72-73页
     ·研究区混淆矩阵评价对比分析第73-76页
6.结论及讨论第76-79页
   ·结论第76-78页
   ·讨论第78-79页
参考文献第79-83页
附录第83-84页
致谢第84-85页
读研期间科研经历第85-86页

论文共86页,点击 下载论文
上一篇:贵州三叠纪地质遗迹保护性利用研究
下一篇:喀斯特流域水文地貌系统演化研究--以猫跳河流域为例