绿色植被二级分类计算机解译方法的实验研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·概述 | 第8-9页 |
| ·遥感影像分类的地物信息提取 | 第9-10页 |
| ·遥感影像计算机分类算法研究新动向 | 第10-12页 |
| 2 遥感影像地物分类提取的可行性分析 | 第12-24页 |
| ·遥感影像地物光谱信息的提取 | 第12-15页 |
| ·传统的计算机分类方法 | 第12-14页 |
| ·计算机分类方法的发展前景 | 第14-15页 |
| ·遥感影像纹理信息对分类的作用 | 第15-16页 |
| ·遥感影像地物空间信息对影像分类的影响 | 第16页 |
| ·研究内容与目标 | 第16-24页 |
| ·研究内容 | 第16-21页 |
| ·研究目标 | 第21-23页 |
| ·技术路线 | 第23-24页 |
| 3 数据与预处理 | 第24-36页 |
| ·数据 | 第24-27页 |
| ·数据来源 | 第24-25页 |
| ·数据准备 | 第25-27页 |
| ·数据预处理 | 第27-36页 |
| ·数据预处理的方法介绍 | 第27-29页 |
| ·数据预处理的方法选取 | 第29-36页 |
| 4 遥感影像地物信息提取 | 第36-45页 |
| ·选择训练样本 | 第36-38页 |
| ·样本选取原则 | 第36页 |
| ·实验区样本类型确定 | 第36-37页 |
| ·样本的评价 | 第37-38页 |
| ·植被像元结构的获取 | 第38-40页 |
| ·原理 | 第38页 |
| ·植被像元结构获取的实现 | 第38-40页 |
| ·实验结果 | 第40页 |
| ·纹理信息的提取 | 第40-45页 |
| ·纹理概述 | 第40-41页 |
| ·纹理基元与影调 | 第41页 |
| ·纹理分析方法 | 第41-43页 |
| ·提取实验 | 第43-45页 |
| 5 实验 | 第45-51页 |
| ·分类原理 | 第45-46页 |
| ·分类实验 | 第46-48页 |
| ·训练样本的选择和优化 | 第46-47页 |
| ·确定分类规则 | 第47-48页 |
| ·分类结果 | 第48页 |
| ·分类精度评价 | 第48-51页 |
| 6 结论 | 第51-52页 |
| ·主要结论 | 第51页 |
| ·存在问题与展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |
