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基于HJ-1A卫星高光谱影像的多尺度景观格局提取方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·问题的提出第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·研究背景与研究意义第11-13页
   ·研究目的与研究内容第13页
     ·研究目的第13页
     ·研究内容第13页
   ·研究区域与实验条件第13-16页
     ·研究区域概况第13-15页
     ·实验数据第15-16页
     ·实验条件第16页
   ·论文组织第16-18页
第二章 基于遥感的多尺度景观格局提取基本理论第18-30页
   ·高光谱遥感基本理论第18-25页
     ·高光谱遥感基本概念第18页
     ·遥感影像信息熵第18-19页
     ·高光谱影像预处理第19-21页
     ·高光谱影像分类第21-25页
   ·景观格局尺度基本理论第25-27页
     ·基本概念第25-26页
     ·基于像素聚合的景观格局空间粒度变化方法第26-27页
     ·景观格局的定量评价方法第27页
   ·基于遥感的多尺度景观格局提取第27-30页
     ·基于遥感的多尺度景观格局提取问题概述第27-28页
     ·基于遥感提取多尺度景观格局的基本思路第28-29页
     ·存在的问题第29-30页
第三章 HJ-1A高光谱数据的选择与数据处理第30-67页
   ·遥感数据的选择依据第30-31页
   ·HJ-1A高光谱数据的选择第31-36页
     ·HJ-1A高光谱数据概述第31-33页
     ·遥感影像信息熵对比实验设计第33-34页
     ·信息熵对比实验第34-36页
     ·不同传感器信息熵分析第36页
   ·HJ-1A高光谱数据预处理第36-45页
     ·HJ-1A高光谱数据预处理方法第36-42页
     ·存在问题第42-44页
     ·方法改进第44-45页
   ·HJ-1A高光谱数据预处理实验第45-51页
     ·实验设计第46页
     ·数据预处理实验第46-50页
     ·结果分析第50-51页
   ·HJ-1A高光谱数据分类第51-57页
     ·土地利用分类体系第51-52页
     ·基于主成分变换的内部最大体积法端元提取第52-53页
     ·基于决策树分类法的HJ-1A高光谱影像分类第53-56页
     ·基于决策树分类的HJ-1A高光谱影像分类方法优化第56-57页
   ·HJ-1A高光谱影像分类实验第57-65页
     ·实验设计第57-58页
     ·决策树分类第58-62页
     ·SAM角影像分类第62-64页
     ·结果分析第64-65页
   ·HJ-1A高光谱与ETM+分类结果信息熵对比实验第65-66页
     ·实验设计第65-66页
     ·实验结果第66页
     ·结果分析第66页
   ·本章小结第66-67页
第四章 基于GIS邻域分析的景观格局粒度变化方法第67-78页
   ·GIS邻域分析方法概述第67页
   ·基于GIS邻域分析的景观格局粒度变化方法第67-69页
   ·基于GIS邻域分析的粒度变化参数选择实验第69-73页
     ·参数选择实验设计第69页
     ·参数选择实验结果与分析第69-73页
   ·粒度变化方法对比实验第73-77页
     ·实验设计第73-74页
     ·基于GIS邻域分析的粒度变化实验第74-75页
     ·基于像素聚合的粒度变化实验第75-76页
     ·结果分析第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第五章 基于HJ-1A高光谱数据和GIS邻域分析的多尺度景观格局提取方案第78-84页
   ·基于HJ-1A卫星高光谱数据和GIS邻域分析的多尺度景观格局提取方案第78-79页
   ·多尺度景观格局提取方案对比实验第79-83页
     ·实验设计第79-81页
     ·多尺度景观格局提取方案对比实验第81-82页
     ·结果分析第82-83页
   ·实验总结第83-84页
第六章 结论与展望第84-86页
   ·结论第84-85页
   ·研究展望第85-86页
参考文献第86-92页
致谢第92-93页
附录第93-98页

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