| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及存在问题 | 第10-12页 |
| ·遥感影像分类技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·空间数据挖掘技术研究现状 | 第11-12页 |
| ·空间数据挖掘技术应用于遥感影像分类研究现状 | 第12页 |
| ·本文研究的思路 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 遥感影像分类方法研究 | 第15-29页 |
| ·空间数据挖掘与知识发现 | 第15-16页 |
| ·空间数据库和空间数据仓库 | 第15页 |
| ·空间数据挖掘与知识发现的基本概念 | 第15-16页 |
| ·空间数据挖掘与知识发现的方法 | 第16页 |
| ·基于归纳学习的遥感影像分类方法研究 | 第16-21页 |
| ·空间数据挖掘中常用的归纳学习方法 | 第16-18页 |
| ·基于归纳学习的遥感影像分类方法 | 第18-21页 |
| ·基于粗糙集理论的遥感影像分类方法研究 | 第21-27页 |
| ·粗糙集理论的基本概念介绍 | 第22-26页 |
| ·粗糙集理论应用研究现状 | 第26页 |
| ·粗糙集理论的研究热点和研究方向 | 第26-27页 |
| ·知识库的构建 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 研究区、数据源及数据结构 | 第29-35页 |
| ·研究区概况 | 第29-30页 |
| ·数据及软件说明 | 第30-31页 |
| ·数据结构的组织 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 研究区遥感影像分类实验研究 | 第35-55页 |
| ·多源空间数据库的构建 | 第35-36页 |
| ·研究区影像分类知识的获取与知识库的构建 | 第36-49页 |
| ·训练样本的选取 | 第36页 |
| ·基于C4.5算法的遥感影像知识挖掘研究 | 第36-42页 |
| ·基于粗糙集理论的遥感影像知识挖掘研究 | 第42-48页 |
| ·基于粗糙集理论与C4.5算法相结合的遥感影像知识挖掘研究 | 第48-49页 |
| ·基于知识的遥感影像推理分类 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 遥感影像分类结果分析 | 第55-65页 |
| ·与传统分类方法结果比较 | 第55页 |
| ·分类精度评价指标 | 第55-58页 |
| ·分类精度比较分析 | 第58-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-69页 |
| ·研究重点与创新 | 第65页 |
| ·结论与讨论 | 第65-66页 |
| ·不足与展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历 | 第75-76页 |