基于多特征的ZY-3卫星影像网箱养殖区提取研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 水产养殖区遥感提取方法现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 采用目视解译的养殖区提取 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于像元的养殖区提取 | 第12-13页 |
| 1.2.3 面向对象的养殖区提取 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第14-16页 |
| 2 实验数据与基础理论 | 第16-33页 |
| 2.1 ZY-3卫星影像数据 | 第16-17页 |
| 2.2 遥感影像预处理 | 第17-24页 |
| 2.2.1 遥感影像的正射校正 | 第17-22页 |
| 2.2.2 遥感影像的配准与融合 | 第22-24页 |
| 2.3 理论基础 | 第24-32页 |
| 2.3.1 支持向量机理论 | 第24-28页 |
| 2.3.2 面向对象技术 | 第28-29页 |
| 2.3.3 纹理分析方法 | 第29-30页 |
| 2.3.4 数学形态学及边缘检测算法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 多特征分析法的网箱养殖区提取研究 | 第33-47页 |
| 3.1 ZY-3卫星影像网箱养殖区特征分析 | 第33-34页 |
| 3.1.1 形状特征 | 第33-34页 |
| 3.1.2 波谱特征 | 第34页 |
| 3.1.3 纹理特征 | 第34页 |
| 3.2 多特征分析法 | 第34-36页 |
| 3.2.1 算法概述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 多特征分析法的养殖区特征分析 | 第35-36页 |
| 3.3 多层分解法的网箱养殖区提取研究 | 第36-42页 |
| 3.3.1 算法概述 | 第36-38页 |
| 3.3.2 优化的归一化差分水体指数 | 第38-40页 |
| 3.3.3 网箱比值指数的构建 | 第40页 |
| 3.3.4 纹理均值特征分析 | 第40-41页 |
| 3.3.5 干扰对象的定制化剔除算法 | 第41-42页 |
| 3.4 多特征SVM法的网箱养殖区提取研究 | 第42-46页 |
| 3.4.1 算法概述 | 第42-43页 |
| 3.4.2 分类流程 | 第43-45页 |
| 3.4.3 c-SVM算法 | 第45页 |
| 3.4.4 多维特征向量构建 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 实验结果与分析 | 第47-61页 |
| 4.1 实验区概况 | 第47-49页 |
| 4.2 | 第49-54页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第50-52页 |
| 4.2.3 精度评价 | 第52-54页 |
| 4.3 多特征SVM法实验结果与分析 | 第54-59页 |
| 4.3.1 多特征SVM法提取结果 | 第54-57页 |
| 4.3.2 精度评价 | 第57-59页 |
| 4.4 多层分解法与多特征SVM法的结果比较分析 | 第59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-62页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简历 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
