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高分遥感影像在林地变化检测中的应用研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 变化检测国内外研究现状第10-12页
        1.2.2 纹理国内外研究现状第12-13页
    1.3 论文研究内容第13-14页
    1.4 技术路线第14-15页
    1.5 论文结构第15页
    1.6 本章小结第15-16页
2 变化检测综述第16-21页
    2.1 概述第16页
    2.2 变化检测方法第16-20页
        2.2.1 图像差值法第17页
        2.2.2 图像比值法第17页
        2.2.3 内积分析法第17-18页
        2.2.4 PCA变化法第18页
        2.2.5 变化向量法第18-19页
        2.2.6 影像分割法第19页
        2.2.7 特征级检测法第19-20页
        2.2.8 分类后比较法第20页
    2.3 本章小结第20-21页
3 高分影像预处理第21-30页
    3.1 研究区概况第21-22页
    3.2 数据获取第22-24页
    3.3 影像预处理第24-29页
        3.3.1 辐射定标第24-26页
        3.3.2 大气校正第26-27页
        3.3.3 正射校正第27页
        3.3.4 影像融合第27-28页
        3.3.5 主成分变换第28-29页
    3.4 本章小结第29-30页
4 纹理特征提取研究第30-48页
    4.1 灰度共生矩阵提取纹理第30-38页
        4.1.1 灰度共生矩阵定义第30-32页
        4.1.2 灰度共生矩阵纹理特征提取步骤第32页
        4.1.3 灰度共生纹理测度第32-34页
        4.1.4 纹理提取因子选择第34-38页
    4.2 二维Gabor滤波器提取纹理第38-47页
        4.2.1 Gabor滤波器定义第39-42页
        4.2.2 二维Gabor滤波器参数分析第42-43页
        4.2.3 二维Gabor滤波器自适应参数获取第43-45页
        4.2.4 二维Gabor滤波器的参数优选第45-47页
    4.3 本章小结第47-48页
5 林地变化检测第48-57页
    5.1 辅助纹理特征分类第48-54页
        5.1.1 辅助灰度共生矩阵纹理特征分类第49-52页
        5.1.2 辅助二维Gabor滤波器纹理特征分类第52-53页
        5.1.3 二维Gabor滤波器和GLCM两种方法比较第53-54页
    5.2 林地变化区域分析第54-56页
    5.3 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
    6.1 总结第57页
    6.2 展望第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-65页
附录第65页

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