多尺度纹理特征分析及其在遥感影像分类中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·研究背景与研究目的 | 第8-9页 |
| ·研究技术路线 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·相关文献综述 | 第11-16页 |
| ·遥感影像纹理分析发展综述 | 第11-12页 |
| ·遥感影像分类发展及其尺度问题综述 | 第12-16页 |
| ·遥感影像分类研究进展 | 第12-14页 |
| ·遥感影像的尺度问题研究进展 | 第14-16页 |
| 第二章 纹理分析方法 | 第16-22页 |
| ·纹理定义 | 第16页 |
| ·纹理分析方法 | 第16-20页 |
| ·统计分析法 | 第17页 |
| ·结构法 | 第17-18页 |
| ·模型法 | 第18-19页 |
| ·基于频谱分析法 | 第19-20页 |
| ·纹理分析方法比较 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 多尺度遥感影像纹理特征分析 | 第22-36页 |
| ·灰度共生矩阵纹理分析 | 第22-27页 |
| ·灰度共生矩阵定义 | 第22-23页 |
| ·灰度共生矩阵的特点 | 第23-24页 |
| ·灰度共生矩阵纹理特征提取步骤及其主要纹理特征 | 第24-27页 |
| ·小波尺度共生矩阵纹理分析 | 第27-35页 |
| ·小波变换原理 | 第28-29页 |
| ·多分辨率分析 | 第29-31页 |
| ·遥感影像的小波分解 | 第31-33页 |
| ·小波尺度共生矩阵纹理提取 | 第33-34页 |
| ·小波尺度共生矩阵的算法实现 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 面向对象遥感影像分类 | 第36-46页 |
| ·多尺度遥感影像分割 | 第36-41页 |
| ·多尺度分割概念 | 第36-37页 |
| ·基于异质性最小的区域合并算法 | 第37-39页 |
| ·多尺度分割技术流程 | 第39-41页 |
| ·影像波段权重的选择 | 第39-40页 |
| ·分割尺度的选择 | 第40-41页 |
| ·均质性因子的设置 | 第41页 |
| ·面向对象的影像分类 | 第41-44页 |
| ·对象属性信息描述 | 第42页 |
| ·建立样区成员函数 | 第42页 |
| ·对象信息提取 | 第42-43页 |
| ·纹理特征参与分类 | 第43-44页 |
| ·遥感影像面向对象分类的尺度问题 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 应用试验及结果分析 | 第46-68页 |
| ·技术流程 | 第46-47页 |
| ·遥感数据源及其预处理 | 第47-49页 |
| ·遥感数据源及地物分布特点 | 第47页 |
| ·几何校正与配准 | 第47-48页 |
| ·图像增强处理 | 第48-49页 |
| ·多尺度纹理提取与分析 | 第49-57页 |
| ·小波尺度共生矩阵纹理特征提取 | 第49-53页 |
| ·参数选择 | 第49-51页 |
| ·量化等级 | 第51页 |
| ·特征提取 | 第51-53页 |
| ·纹理特征分析和比较 | 第53-57页 |
| ·纹理图像的目视比较与分析 | 第54页 |
| ·典型地物纹理特征曲线分析 | 第54-56页 |
| ·纹理特征参与分类比较 | 第56-57页 |
| ·纹理参与的多尺度遥感影像分类 | 第57-66页 |
| ·分类体系的建立 | 第58-60页 |
| ·典型地物的纹理特征和光谱特征分析 | 第60-62页 |
| ·多尺度遥感影像分割 | 第62-64页 |
| ·多尺度纹理特征参与分类 | 第64-66页 |
| ·分类结果分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·主要研究成果 | 第68-69页 |
| ·创新与特色 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-79页 |
| 附录 | 第79-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 个人简历、在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第88页 |
