基于支持向量机及MODIS数据的城市扩张监测研究--以武汉市为例
| 作者简介 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| §1.1 选题背景及研究意义 | 第13-15页 |
| §1.2 城市遥感技术发展 | 第15页 |
| §1.3 基于遥感城市扩张监测研究现状 | 第15-19页 |
| ·国外研究现状 | 第16-17页 |
| ·国内研究现状 | 第17-19页 |
| §1.4 研究内容与技术路线 | 第19-22页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·技术路线 | 第20-22页 |
| §1.5 论文创新点及组织结构 | 第22-24页 |
| ·论文创新点 | 第22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第二章 城市扩张遥感监测理论方法 | 第24-36页 |
| §2.1 基于遥感的城市扩张监测方法分类 | 第24-26页 |
| §2.1.1 基于亚像元尺度的遥感分类方法 | 第24页 |
| §2.1.2 基于像元尺度的遥感分类方法 | 第24-26页 |
| §2.2 支持向量机分类方法 | 第26-36页 |
| §2.2.1 统计学习理论 | 第26-28页 |
| §2.2.2 支持向量机 | 第28-32页 |
| §2.2.3 核函数及模型选择 | 第32-34页 |
| §2.2.4 高斯核函数参数选择 | 第34-36页 |
| 第三章 研究区概况以及数据 | 第36-46页 |
| §3.1 研究区概况 | 第36-38页 |
| ·研究区范围 | 第36-37页 |
| ·研究区自然地理状况 | 第37页 |
| ·研究区社会经济状况 | 第37-38页 |
| §3.2 数据源获取 | 第38-42页 |
| ·MODIS数据介绍 | 第38-40页 |
| ·HJ-1数据介绍 | 第40页 |
| ·研究区数据源选取 | 第40-42页 |
| §3.3 数据预处理 | 第42-44页 |
| §3.4 样本点选取 | 第44-46页 |
| 第四章 武汉市城市扩张监测实证研究 | 第46-59页 |
| §4.1 多源特征组合分类研究 | 第46-49页 |
| ·单时相MODIS多光谱数据 | 第46-47页 |
| ·加入多时相NDVI信息 | 第47-49页 |
| §4.2 SVM与传统分类方法的性能比较 | 第49-54页 |
| ·分类精度评价指标 | 第49-50页 |
| ·分类结果精度评价和比较 | 第50-54页 |
| §4.3 城市扩张监测 | 第54-59页 |
| ·城市建成区空间变化格局 | 第55-57页 |
| ·城市建成区面积变化分析 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| §5.1 结论 | 第59-60页 |
| §5.2 问题与展望 | 第60-61页 |
| ·存在问题 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
