多源遥感影像融合及其应用研究
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
0 前言 | 第11-13页 |
1 遥感影像融合技术 | 第13-30页 |
1.1 遥感影像融合理论基础 | 第13-23页 |
1.1.1 像素级遥感影像融合 | 第13-16页 |
1.1.2 特征级遥感影像融合 | 第16-19页 |
1.1.3 决策级遥感影像融合 | 第19-23页 |
1.2 遥感影像融合技术应用现状 | 第23-28页 |
1.2.1 遥感影像融合在国内应用现状 | 第23-25页 |
1.2.2 遥感影像融合在国外应用现状 | 第25-28页 |
1.3 主要研究内容 | 第28-30页 |
1.3.1 遥感影像融合中的一些问题 | 第28页 |
1.3.2 研究内容和工作安排 | 第28-30页 |
2 特征级遥感影像融合技术 | 第30-57页 |
2.1 遥感影像中的特征表示 | 第30-36页 |
2.1.1 光谱特征 | 第30-32页 |
2.1.2 纹理特征 | 第32-34页 |
2.1.3 边缘特征 | 第34-36页 |
2.2 基于多视角谱嵌入的特征融合 | 第36-44页 |
2.2.1 多视角谱嵌入原理 | 第36-38页 |
2.2.2 多视角谱嵌入在特征融合中的应用 | 第38-44页 |
2.3 基于特征接近度的特征融合 | 第44-49页 |
2.3.1 基于特征接近度的融合算法 | 第44-47页 |
2.3.2 特征接近度在特征融合中的应用 | 第47-49页 |
2.4 高光谱遥感影像中的特征融合 | 第49-56页 |
2.4.1 高光谱遥感影像介绍 | 第49页 |
2.4.2 基于特征融合的高光谱遥感影像分类 | 第49-56页 |
2.5 小结 | 第56-57页 |
3 决策级遥感影像融合技术 | 第57-76页 |
3.1 多分类器集成 | 第57-60页 |
3.1.1 多分类器融合分类 | 第57-59页 |
3.1.2 行为知识空间融合算法 | 第59-60页 |
3.2 基于判决矩阵的多分类器融合 | 第60-74页 |
3.2.1 基于判决矩阵的融合算法 | 第60-62页 |
3.2.2 基于判决矩阵的多光谱影像分类 | 第62-72页 |
3.2.3 基于行为知识空间的分类器融合 | 第72-74页 |
3.3 小结 | 第74-76页 |
4 遥感影像融合应用 | 第76-95页 |
4.1 遥感影像融合在城市热岛效应研究中的应用 | 第76-83页 |
4.1.1 利用遥感数据获取温度 | 第76页 |
4.1.2 青岛市部分地区热岛效应研究 | 第76-83页 |
4.2 遥感影像融合在景观格局分析中的应用 | 第83-93页 |
4.2.1 景观格局指标及其意义 | 第83-85页 |
4.2.2 图斑信息提取 | 第85-92页 |
4.2.3 景观指数测定及分析 | 第92-93页 |
4.3 小结 | 第93-95页 |
5 总结和展望 | 第95-97页 |
参考文献 | 第97-106页 |
致谢 | 第106-107页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第107-109页 |
个人简历 | 第107页 |
发表的学术论文 | 第107-108页 |
研究成果 | 第108-109页 |