多光谱遥感影像的纹理特征研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·遥感影像的解译 | 第9-10页 |
| ·理论研究的意义 | 第10页 |
| ·国内外该领域的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国内外遥感纹理研究理论 | 第11-12页 |
| ·不同纹理分析方法的比较 | 第12-13页 |
| ·遥感纹理分析的发展方向 | 第13页 |
| ·本文的主要研究内容及内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 多光谱遥感影像分析 | 第15-28页 |
| ·多光谱遥感图像概述 | 第15-19页 |
| ·多光谱影像的基本类型 | 第15-16页 |
| ·ETM+图像数据的特点 | 第16-18页 |
| ·多波段遥感数据的相关性分析 | 第18-19页 |
| ·遥感图像的分类 | 第19-26页 |
| ·遥感图像分类的基本过程 | 第19-20页 |
| ·非监督分类 | 第20-21页 |
| ·监督分类 | 第21-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于灰度级差联合概率矩阵的多光谱纹理 | 第28-36页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第28-31页 |
| ·灰度共生矩阵的定义 | 第28-29页 |
| ·灰度共生矩阵的特征 | 第29-31页 |
| ·灰度级差联合概率矩阵 | 第31-35页 |
| ·灰度级差联合概率矩阵的定义 | 第31-32页 |
| ·灰度级差联合概率矩阵的计算方法 | 第32-33页 |
| ·灰度级差联合概率矩阵的纹理特征 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于GLDAP的遥感分类及实验结果比较 | 第36-60页 |
| ·水陆二元分类的实验分析比较 | 第36-46页 |
| ·样本选择 | 第36-37页 |
| ·GLDAP与GLCM分类结果的比较分析 | 第37-46页 |
| ·水体、城区和山区的三类分类 | 第46-58页 |
| ·不同波段组合的分类结果 | 第48-52页 |
| ·不同特征组合的分类结果 | 第52-55页 |
| ·其他图像的分类结果示例 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 遥感数据中的第三维信息提取初探 | 第60-67页 |
| ·三维信息获取技术概述 | 第60-61页 |
| ·遥感数据三维信息的获取 | 第61-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-66页 |
| ·实验结果 | 第63-65页 |
| ·原因分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
