纹理信息在遥感影像分类中的应用
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·选题来源 | 第12页 |
| ·遥感影像分类研究现状和趋势 | 第12-14页 |
| ·影像纹理分析研究现状和趋势 | 第12-13页 |
| ·面向对象的信息提取方法研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·研究目的 | 第14页 |
| ·纹理信息提取意义 | 第14-15页 |
| ·面向对象影像分类的意义 | 第15页 |
| ·论文组织结构与技术路线 | 第15-17页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| ·技术路线 | 第17页 |
| ·论文的重点、难点和创新点 | 第17-19页 |
| ·论文重点、难点 | 第17-18页 |
| ·论文创新点 | 第18-19页 |
| 2 纹理的描述和分析方法 | 第19-24页 |
| ·纹理的描述 | 第19-20页 |
| ·纹理分析方法 | 第20-24页 |
| ·统计分析方法 | 第20-21页 |
| ·结构分析方法 | 第21页 |
| ·模型分析方法 | 第21-23页 |
| ·其它纹理分析方法 | 第23-24页 |
| 3 遥感影像预处理 | 第24-30页 |
| ·遥感图像与涵盖地理空间 | 第24页 |
| ·几何精校正与配准 | 第24-27页 |
| ·高分辨率卫星影像的成像变形因素 | 第24-25页 |
| ·高分辨率卫星影像几何纠正处理 | 第25-27页 |
| ·遥感影像的配准 | 第27页 |
| ·纹理增强 | 第27-28页 |
| ·灰度级压缩 | 第28-30页 |
| 4 灰度共生矩阵纹理分析法 | 第30-38页 |
| ·灰度共生矩阵的统计学原理 | 第30-31页 |
| ·灰度共生矩阵纹理测度 | 第31-33页 |
| ·灰度共生矩阵的纹理计算 | 第33-38页 |
| ·窗口确定 | 第33-34页 |
| ·特征值选取 | 第34页 |
| ·灰度共生矩阵及特征值的计算 | 第34-38页 |
| 5 基于纹理信息的遥感影像分类 | 第38-62页 |
| ·传统遥感影像分类方法 | 第38-42页 |
| ·非监督分类方法 | 第38-39页 |
| ·监督分类方法 | 第39-42页 |
| ·传统的监督分类试验 | 第42-44页 |
| ·地类分类系统 | 第42-43页 |
| ·选择样本 | 第43页 |
| ·传统监督分类 | 第43-44页 |
| ·基于纹理信息面向对象影像分类试验 | 第44-59页 |
| ·多尺度分割技术 | 第45-49页 |
| ·多尺度分割试验 | 第49-53页 |
| ·基于知识的模糊分类方法 | 第53-54页 |
| ·面向对象的影像分类试验 | 第54-59页 |
| ·精度评价 | 第59-62页 |
| ·精度分析 | 第59页 |
| ·城区评价 | 第59-60页 |
| ·农业评价 | 第60-62页 |
| 6 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·不足及展望 | 第63-64页 |
| ·不足 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
