面向对象的高分辨率遥感影像土地覆盖分类研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题的背景和意义 | 第9-12页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·选题意义 | 第11-12页 |
| ·面向对象遥感影像分类方法在国内外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内面向对象遥感影像分类方法的研究 | 第12页 |
| ·国际上面向对象遥感影像分类方法的研究 | 第12-13页 |
| ·研究目的与研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究目的 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·技术路线 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 图像分类的理论与方法 | 第16-25页 |
| ·高分辨率遥感影像相关知识 | 第16页 |
| ·面向对象的分类方法的提出 | 第16-17页 |
| ·传统信息和面向对象信息提取的基本理论 | 第17-22页 |
| ·传统信息提取理论 | 第17-22页 |
| ·面向对象信息提取理论 | 第22页 |
| ·eCognition软件的简要介绍 | 第22-25页 |
| ·eCognition简介 | 第22-23页 |
| ·eCognition的特点 | 第23页 |
| ·eCognition的功能 | 第23-25页 |
| 3 面向对象的高分辨率遥感影像分类方法 | 第25-37页 |
| ·影像分割 | 第25-31页 |
| ·影像分割概述 | 第25-26页 |
| ·多尺度分割 | 第26-27页 |
| ·多尺度影像分割参数的选取 | 第27-30页 |
| ·最优分割尺度 | 第30-31页 |
| ·影像对象的分类 | 第31-37页 |
| ·最邻近分类 | 第32-33页 |
| ·模糊分类 | 第33-37页 |
| 4 面向对象的土地覆盖信息提取实验研究 | 第37-52页 |
| ·软件平台 | 第37-38页 |
| ·实验数据 | 第38-39页 |
| ·多尺度分割和多层次体系结果的建立 | 第39-44页 |
| ·信息提取与分类研究 | 第44-46页 |
| ·精度评价 | 第46-52页 |
| ·误差矩阵 | 第46-47页 |
| ·城区分类结果评价 | 第47-49页 |
| ·农业区分类结果评价 | 第49-52页 |
| 5 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |
