基于多源遥感影像城市土地利用信息提取方法及应用研究--以江苏省徐州市沛县为例
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-13页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外土地利用动态监测研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内土地利用动态监测研究现状 | 第11-13页 |
| 第二章 研究区概况及研究内容 | 第13-17页 |
| ·研究区概况 | 第13-14页 |
| ·研究区范围 | 第13页 |
| ·研究区自然环境状况 | 第13-14页 |
| ·研究区社会经济情况 | 第14页 |
| ·研究区旅游和文化建设 | 第14页 |
| ·研究内容与技术路线 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·基本步骤 | 第15页 |
| ·论文技术路线 | 第15-17页 |
| 第三章 多源遥感数据预处理与融合 | 第17-28页 |
| ·数据源 | 第17页 |
| ·遥感影像校正与配准 | 第17-18页 |
| ·遥感影像几何校正 | 第17-18页 |
| ·遥感影像的配准 | 第18页 |
| ·遥感影像的融合 | 第18-21页 |
| ·波段组合优化与融合 | 第18页 |
| ·融合过程与方法比较 | 第18-19页 |
| ·融合结果及评价 | 第19-21页 |
| ·遥感影像的镶嵌与裁剪 | 第21-24页 |
| ·遥感影像去云与大气校正 | 第24页 |
| ·土地分类的类别 | 第24-25页 |
| ·训练样本的选择 | 第25页 |
| ·纹理统计量相关性分析 | 第25-26页 |
| ·训练样本可分离性比较 | 第26-28页 |
| 第四章 遥感影像的特征提取和分类方法 | 第28-37页 |
| ·遥感影像的特征提取 | 第28-32页 |
| ·光谱特征提取 | 第29-31页 |
| ·植被指数提取 | 第29-30页 |
| ·归一化差异水体指数提取 | 第30页 |
| ·主成分分析 | 第30-31页 |
| ·灰度共生矩阵纹理提取 | 第31-32页 |
| ·纹理参数 | 第31页 |
| ·纹理测度 | 第31-32页 |
| ·遥感影像分类方法 | 第32-37页 |
| ·非监督分类 | 第32-33页 |
| ·最大似然分类 | 第33页 |
| ·决策树分类 | 第33-35页 |
| ·支持向量机分类 | 第35-36页 |
| ·eCognition 分类 | 第36-37页 |
| 第五章 遥感影像分类结果及分析 | 第37-48页 |
| ·非监督分类 | 第37-39页 |
| ·分类结果 | 第37页 |
| ·分类结果精度评价 | 第37-39页 |
| ·结果分析 | 第39页 |
| ·最大似然分类 | 第39-41页 |
| ·分类结果 | 第39-40页 |
| ·分类结果精度评价 | 第40页 |
| ·结果分析 | 第40-41页 |
| ·决策树分类 | 第41-43页 |
| ·分类的部分规则 | 第41-42页 |
| ·分类结果 | 第42页 |
| ·分类结果精度评价 | 第42-43页 |
| ·结果分析 | 第43页 |
| ·支持向量机分类 | 第43-45页 |
| ·基于 LIBSVM 核函数参数选取 | 第43-44页 |
| ·分类结果 | 第44页 |
| ·分类结果精度评价 | 第44-45页 |
| ·结果分析 | 第45页 |
| ·ECognition 分类 | 第45-47页 |
| ·分类结果 | 第45-46页 |
| ·分类结果精度评价 | 第46页 |
| ·结果分析 | 第46-47页 |
| ·各种方法综合对比 | 第47-48页 |
| 第六章 土地动态变化分析 | 第48-53页 |
| ·土地利用现状及动态变化分析 | 第48-50页 |
| ·研究区土地利用类型面积 | 第48页 |
| ·土地利用动态变化强度分析 | 第48-50页 |
| ·土地利用时空格局变化分析 | 第50-51页 |
| ·政策经济影响与土地利用趋势分析 | 第51-53页 |
| 第七章 结论与建议 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·存在问题及建议 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
