基于SPOT5的四川省丘陵区林地遥感分类方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 前言 | 第9-10页 |
| 1 文献综述 | 第10-21页 |
| ·遥感影像分类概述 | 第10页 |
| ·遥感影像分类方法 | 第10-18页 |
| ·目视解译 | 第10-11页 |
| ·计算机自动分类方法 | 第11-13页 |
| ·遥感分类新方法 | 第13-14页 |
| ·几种遥感分类方法的原理 | 第14-18页 |
| ·森林植被遥感分类研究进展 | 第18-21页 |
| ·国外研究进展 | 第18-19页 |
| ·国内研究进展 | 第19-21页 |
| 2 研究目的意义和研究区域概况 | 第21-22页 |
| ·研究目的意义 | 第21页 |
| ·研究区域概况 | 第21-22页 |
| 3 研究内容、材料和研究方法 | 第22-41页 |
| ·研究内容 | 第22页 |
| ·研究材料 | 第22-23页 |
| ·基础材料 | 第22-23页 |
| ·应用软件 | 第23页 |
| ·技术路线 | 第23-25页 |
| ·研究方法 | 第25-41页 |
| ·遥感影像预处理 | 第25-28页 |
| ·分类波段组合 | 第28-31页 |
| ·信息提取 | 第31-32页 |
| ·分类样本的确定 | 第32-33页 |
| ·解译标志 | 第33-34页 |
| ·分类方法 | 第34-39页 |
| ·精度评价 | 第39-41页 |
| 4 结果与分析 | 第41-52页 |
| ·波段组合选择 | 第41-43页 |
| ·单波段数据统计 | 第41-42页 |
| ·多波段数据统计 | 第42页 |
| ·最佳指数 | 第42-43页 |
| ·分类结果 | 第43-50页 |
| ·最大似然分类结果 | 第43-46页 |
| ·支持向量机分类结果 | 第46-48页 |
| ·决策树分类结果 | 第48-50页 |
| ·精度评价结果 | 第50-52页 |
| ·分类精度评价结果 | 第50-51页 |
| ·分类适用性评价结果 | 第51-52页 |
| 5 讨论与结论 | 第52-56页 |
| ·讨论 | 第52-55页 |
| ·波段组合选择 | 第52-53页 |
| ·遥感分类 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
