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基于多时相ENVISAT ASAR数据森林分类制图

致谢第1-5页
目录第5-7页
摘要第7-8页
1. 文献综述第8-20页
   ·遥感在森林分类中的应用第8-11页
     ·国外研究现状第8-9页
     ·国内研究现状第9-10页
     ·国内外研究现状总结第10-11页
   ·合成孔径雷达(SAR) 遥感技术第11-19页
     ·SAR 遥感的特点第12-13页
     ·SAR 影像的几何特征第13-14页
     ·SAR 影像的辐射特征第14-15页
     ·合成孔径雷达的发展第15-19页
   ·合成孔径雷达在森林的应用第19-20页
     ·采伐迹地制图第19-20页
     ·森林生物量估测第20页
2. 引言第20页
   ·研究目的和意义第20页
3. 研究区域概况第20-22页
   ·西双版纳地区气候第21页
   ·西双版纳地区地形第21-22页
   ·西双版纳地区植被类型第22页
4. 材料与方法第22-27页
   ·数据资料获取第22-23页
     ·SAR 数据第22-23页
     ·TM 数据第23页
   ·研究方法第23-26页
     ·最大似然法第24页
     ·神经网络分类第24-25页
     ·SVM 支持向量机第25-26页
   ·技术路线第26-27页
5. 分类实验与结果分析第27-50页
   ·数据预处理第27-31页
     ·辐射定标第27页
     ·噪声滤波第27-28页
     ·正射校正第28-30页
     ·样本选取第30-31页
   ·分类系统与精度评价第31-32页
     ·分类系统第31-32页
     ·精度评价方法第32页
   ·不同方法分类实验第32-39页
     ·单时相影像分类实验第32-38页
     ·不同分类方法结果对比第38-39页
   ·夏季时相波段合成影像的分类实验第39-41页
   ·ENVISAT ASAR 多时相分类实验第41-43页
     ·ENVISAT ASAR 多时相波段合成第41-43页
   ·ENVISAT ASAR 与 TM 数据融合的分类实验与精度评价第43-50页
     ·最大似然法第44-45页
     ·神经网络第45-47页
     ·支持向量机第47-49页
     ·不同分类方法结果对比第49-50页
6. 结论与展望第50-52页
   ·结论第50页
   ·创新点第50-51页
   ·下一步工作展望第51-52页
参考文献第52-55页
Abstract第55-56页

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