面向对象的林业遥感信息提取方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-14页 |
| ·遥感图像森林分类研究 | 第9-13页 |
| ·面向对象森林植被分类研究现状及存在问题 | 第13-14页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 2 研究区概况与影像数据源 | 第17-19页 |
| ·研究区概况 | 第17-18页 |
| ·地理概况 | 第17页 |
| ·经营状况 | 第17-18页 |
| ·数据来源 | 第18页 |
| ·ALOS遥感数据简介 | 第18-19页 |
| 3 数据预处理 | 第19-32页 |
| ·几何校正 | 第19-23页 |
| ·选择控制点 | 第19页 |
| ·建立几何校正模型 | 第19-20页 |
| ·重采样内插 | 第20-23页 |
| ·最佳波段选择 | 第23-26页 |
| ·各波段灰度直方图 | 第23页 |
| ·影像统计特征 | 第23-25页 |
| ·最佳波段组合的确定 | 第25-26页 |
| ·图像融合 | 第26-28页 |
| ·IHS变换 | 第26-27页 |
| ·主成分变换 | 第27页 |
| ·Brovey变换 | 第27-28页 |
| ·Gram-Schmidt变换 | 第28页 |
| ·融合结果 | 第28页 |
| ·图像裁剪 | 第28-32页 |
| 4 基于规则提取的面向对象森林分类 | 第32-46页 |
| ·面向对象分类介绍 | 第32-33页 |
| ·面向对象分类简介 | 第32页 |
| ·基于规则提取的面向对象分类技术流程 | 第32-33页 |
| ·多尺度分割 | 第33-36页 |
| ·影像分割方法概述 | 第33-34页 |
| ·图像分割方法 | 第34-35页 |
| ·基于边缘信息的多尺度分割算法 | 第35页 |
| ·影像分割的尺度 | 第35-36页 |
| ·基于粗糙集的特征参数选择 | 第36-43页 |
| ·粗糙集的重要理论 | 第37-39页 |
| ·特征参数的提取 | 第39-40页 |
| ·基于粗糙集的连续属性离散化 | 第40-42页 |
| ·用RS论进行属性约简 | 第42-43页 |
| ·分类规则的建立 | 第43-45页 |
| ·分类后优化 | 第45-46页 |
| 5 基于标准最邻近法的面向对象分类 | 第46-48页 |
| ·标准最邻近法 | 第46页 |
| ·分类结果 | 第46-48页 |
| ·样本对象的选择 | 第46-47页 |
| ·分类 | 第47-48页 |
| 6 监督分类 | 第48-50页 |
| ·训练样本的选取 | 第48页 |
| ·分类器的选择 | 第48-49页 |
| ·监督分类结果 | 第49-50页 |
| 7 精度评价 | 第50-54页 |
| ·精度评价理论 | 第50-51页 |
| ·分类结果 | 第51-53页 |
| ·分类结果精度分析 | 第53-54页 |
| 8 结论与讨论 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·讨论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 个人简介 | 第58-59页 |
| 导师简介 | 第59-60页 |
| 获得成果目录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
