| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第10-13页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第10-12页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第12-13页 |
| 第2章 基于分类的遥感影像融合方法比较 | 第13-28页 |
| 2.1 影像融合基本理论 | 第13-19页 |
| 2.1.1 融合算法 | 第13-17页 |
| 2.1.2 融合质量评价 | 第17-19页 |
| 2.2 影像数据介绍 | 第19-20页 |
| 2.3 波段重组实验与分析 | 第20-22页 |
| 2.4 影像融合实验与分析 | 第22-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 利用群优化算法与多尺度纹理特征的高分影像分类方法 | 第28-51页 |
| 3.1 算法原理 | 第28-42页 |
| 3.1.1 面向对象特征提取 | 第28-34页 |
| 3.1.2 Log-Gabor小波纹理特征提取 | 第34-36页 |
| 3.1.3 支持向量机 | 第36-41页 |
| 3.1.4 粒子群优化算法 | 第41-42页 |
| 3.2 实验与分析 | 第42-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 4.1 结论 | 第51页 |
| 4.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 附录B 本文算法代码 | 第58-61页 |