| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第6页 |
| 1.2 遥感图像分类的研究现状和进展 | 第6-9页 |
| 1.3 k-means算法在遥感图像分类中的研究现状和进展 | 第9-10页 |
| 1.4 研究工作内容及论文结构安排 | 第10-11页 |
| 1.5 本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 遥感图像分类方法分析与算法实现 | 第12-21页 |
| 2.1 遥感图像常用分类方法对比研究 | 第12页 |
| 2.2 实验数据来源与研究区地物类型样本选取 | 第12-15页 |
| 2.3 非监督ISODATA算法的遥感图像分类实现 | 第15-16页 |
| 2.4 监督分类中最大似然算法的遥感图像分类实现 | 第16-18页 |
| 2.5 GF-1遥感图像分类两种算法实验结果的对比分析 | 第18-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 结合纹理特征的K均值改进算法研究 | 第21-32页 |
| 3.1 基于单一光谱特征分类的K-means算法实现 | 第21-23页 |
| 3.2 基于小波变换的纹理特征分析 | 第23-24页 |
| 3.3 二维离散小波变换分析及db小波的直方图统计 | 第24-29页 |
| 3.4 基于小波分析的纹理特征提取及算法实现 | 第29-30页 |
| 3.5 结合纹理特征的K均值实验算法的分类结果及分析 | 第30-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 遥感图像分类的误差分析与精度评价 | 第32-36页 |
| 4.1 遥感图像分类中的误差分析 | 第32页 |
| 4.2 分类精度的客观评价指标以及四种算法分类结果的对比分析 | 第32-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 结束语 | 第36-38页 |
| 参考文献 | 第38-43页 |
| 附录 | 第43-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 个人简介 | 第50页 |
