| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-16页 |
| ·小波分析的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·小波分析空间数据挖掘研究进展 | 第13-16页 |
| ·研究内容与组织和技术路线 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·内容组织 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 小波分析相关理论 | 第19-31页 |
| ·小波变换 | 第19-22页 |
| ·小波及小波变换含义 | 第19-20页 |
| ·连续小波变换 | 第20页 |
| ·离散小波变换 | 第20-21页 |
| ·二维小波变换 | 第21-22页 |
| ·多分辨率分析及Mallat 算法 | 第22-27页 |
| ·多分辨率分析 | 第22-24页 |
| ·Mallat 算法 | 第24-26页 |
| ·影像分解算法 | 第26-27页 |
| ·小波的基本特征 | 第27-30页 |
| ·小波变换的特点 | 第27-28页 |
| ·小波分析的数学特征 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 土地利用遥感影像信息挖掘方法 | 第31-37页 |
| ·小波系数分析 | 第31-32页 |
| ·纹理特征信息挖掘方法 | 第32-34页 |
| ·小波分析纹理结构特征挖掘思想 | 第32-33页 |
| ·纹理特征向量选取 | 第33-34页 |
| ·纹理特征分类算法 | 第34页 |
| ·基于小波分析和k-means 的多尺度信息挖掘方法 | 第34-36页 |
| ·小波和K-means 多尺度信息挖掘思想 | 第34-35页 |
| ·K-means 算法 | 第35页 |
| ·WK-means 多尺度信息挖掘算法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 土地利用遥感影像信息挖掘实验 | 第37-57页 |
| ·实验工具及数据源 | 第37-40页 |
| ·MATLAB 小波分析工具 | 第37-39页 |
| ·数据源及预处理 | 第39-40页 |
| ·基于纹理的遥感影像信息挖掘与分析 | 第40-51页 |
| ·样本选择 | 第40-41页 |
| ·纹理特征值分析 | 第41-50页 |
| ·结论分析 | 第50-51页 |
| ·WK-means 多尺度遥感影像信息挖掘与分析 | 第51-56页 |
| ·K-means 多尺度分类 | 第51-54页 |
| ·多尺度地物信息提取 | 第54-56页 |
| ·多尺度遥感影像信息挖掘分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 结论与展望 | 第57-60页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |