基于决策树的洞庭湖湿地信息提取技术研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-14页
表目录	第14-15页
图目录	第15-17页
第一章 绪论	第17-28页
·研究背景	第17页
·研究的目的和意义	第17-18页
·研究目的	第17-18页
·研究意义	第18页
·国内外研究现状	第18-23页
·遥感技术在湖泊湿地研究中的应用	第18-23页
·发展趋势	第23页
·研究内容	第23-25页
·基于知识的洞庭湖湿地信息提取技术	第24页
·基于多尺度纹理特征的西洞庭湖湿地信息提取技术	第24页
·洞庭湖湿地变化分析	第24页
·洞庭湖区湿地景观格局变化分析	第24-25页
·研究技术路线	第25-27页
·论文组织结构	第27-28页
第二章 研究区概述及数据预处理	第28-56页
·研究区概况	第28-34页
·洞庭湖区的行政区划	第28-29页
·研究区自然状况概述	第29-34页
·遥感影像及辅助数据获取与处理	第34-48页
·遥感影像数据	第34页
·遥感影像预处理	第34-47页
·辅助数据	第47-48页
·遥感影像分类精度验证	第48-49页
·误差矩阵及精度指标	第48-49页
·Kappa 分析	第49页
·决策树理论应用现状	第49-51页
·景观指数选取与计算	第51-56页
·斑块类型水平指数	第52-54页
·景观水平指数	第54-56页
第三章 基于知识的洞庭湖区湿地信息提取	第56-71页
·洞庭湖区湿地遥感分类	第56-59页
·湿地分类系统的建立	第56-58页
·解译标志的建立	第58-59页
·基于知识的洞庭湖湿地分类特征及决策树模型的建立	第59-66页
·研究分区	第59-60页
·地形与湿地的空间关系分析	第60-63页
·光谱特征分析	第63-65页
·分类决策树模型的建立	第65-66页
·分类结果及精度验证	第66-70页
·分类结果	第66-69页
·精度验证与对比	第69-70页
·结论	第70-71页
第四章 基于多尺度纹理特征的西洞庭湖湿地信息提取	第71-89页
·研究区分类系统	第71页
·影像纹理信息概述	第71-72页
·纹理分析方法	第72-73页
·灰度共生矩阵的定义及数学表达	第73-77页
·灰度共生矩阵的定义	第73页
·利用灰度共生矩阵计算纹理的参数选择	第73-74页
·灰度共生矩阵的纹理特征	第74-77页
·纹理尺度的选择	第77-83页
·基于训练样本的可分离度检验	第77-78页
·最佳纹理尺度的确定	第78-83页
·基于多尺度纹理特征的决策树的洞庭湖湿地分类	第83-88页
·决策树模型构建	第83页
·分类结果及精度验证	第83-88页
·结论	第88-89页
第五章 湿地面积变化分析	第89-115页
·洞庭湖湿地面积动态变化分析	第89-100页
·各时期不同地物覆盖类型的面积比例	第89-93页
·地类的面积变化趋势分析	第93-95页
·研究期地类面积转移变化分析	第95-99页
·小结	第99-100页
·围垦区湿地变化分析	第100-102页
·洞庭湖外湖区覆被变化区域差异化分析	第102-113页
·洞庭湖外湖面积变化	第103-105页
·外湖湿地变化差异分析	第105-113页
·典型区域覆被变化原因分析	第113-115页
第六章 洞庭湖区湿地景观格局动态变化分析	第115-126页
·斑块类型尺度景观指数分析	第115-124页
·景观要素基本参数	第115-119页
·斑块分布及形态特征参数	第119-124页
·景观尺度指数变化分析	第124-125页
·结论	第125-126页
第七章 结论与讨论	第126-129页
·结论	第126-127页
·主要创新点	第127页
·讨论与展望	第127-129页
参考文献	第129-143页
在读期间学术研究	第143-144页
致谢	第144页