基于SPOT5森林资源分类研究--以临安市为例
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·森林遥感应用 | 第8页 |
| ·研究目的与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究综述 | 第9-13页 |
| ·国外研究状况 | 第9-10页 |
| ·国内研究状况 | 第10-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 2 数据获取与预处理 | 第17-22页 |
| ·试验区概况 | 第17页 |
| ·基础数据获取 | 第17-18页 |
| ·影像预处理 | 第18-20页 |
| ·正射校正 | 第18-19页 |
| ·大气校正 | 第19页 |
| ·几何配准 | 第19-20页 |
| ·图像融合 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 3 影像分析 | 第22-30页 |
| ·影像统计特征分析 | 第22-24页 |
| ·单波段统计分析 | 第22-23页 |
| ·多波段统计分析 | 第23-24页 |
| ·影像光谱和空间特征分析 | 第24-28页 |
| ·植被指数计算 | 第25-26页 |
| ·主成分分析 | 第26页 |
| ·纹理分析 | 第26-28页 |
| ·DEM 分析 | 第28-29页 |
| ·波段合成 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 最大似然分类研究 | 第30-38页 |
| ·最大似然分类理论 | 第30-33页 |
| ·分类概述 | 第30页 |
| ·最大似然算法 | 第30-31页 |
| ·分类流程 | 第31-33页 |
| ·分类实验 | 第33-37页 |
| ·分类过程 | 第33-35页 |
| ·分类效果图 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 决策树分类研究 | 第38-47页 |
| ·CART 决策树概述 | 第38页 |
| ·CART 决策树建立 | 第38-39页 |
| ·结点准则——Gini 系数 | 第38-39页 |
| ·决策树大小控制 | 第39页 |
| ·CART 树在遥感影像分类中的应用 | 第39-46页 |
| ·决策树的生成 | 第40-44页 |
| ·分类效果图 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 分类精度比较分析 | 第47-58页 |
| ·精度评价理论 | 第47-48页 |
| ·分类精度评价 | 第48-55页 |
| ·最大似然法分类精度评价 | 第48-53页 |
| ·决策树精度评价 | 第53-55页 |
| ·两种方法精度比较分析 | 第55-56页 |
| ·林地非林地 | 第55页 |
| ·针叶林阔叶林竹林 | 第55-56页 |
| ·主要树种 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 7 结论与讨论 | 第58-59页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·讨论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
