面向对象的高分辨率遥感影像信息提取研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容、方法和技术路线 | 第11-13页 |
| ·研究内容和方法 | 第11页 |
| ·技术路线 | 第11-13页 |
| ·论文章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 面向对象的高分辨率遥感影像分析 | 第14-29页 |
| ·影像分割 | 第14-16页 |
| ·影像分割定义 | 第14-15页 |
| ·分割方法 | 第15-16页 |
| ·影像对象的特征定量描述方法 | 第16-21页 |
| ·影像对象特征参数 | 第16-20页 |
| ·类间相关特征参数 | 第20-21页 |
| ·影像对象的分类 | 第21-29页 |
| ·最邻近分类 | 第21-24页 |
| ·模糊分类 | 第24-29页 |
| 第3章 多尺度分割及最优分割尺度选择 | 第29-44页 |
| ·多尺度分割技术 | 第29-33页 |
| ·多尺度分割概念 | 第29-30页 |
| ·基于异质性最小原则的区域合并算法 | 第30-32页 |
| ·多尺度分割流程 | 第32-33页 |
| ·多尺度分割参数选择 | 第33-37页 |
| ·波段权重 | 第33-34页 |
| ·均质性因子 | 第34-36页 |
| ·分割尺度 | 第36-37页 |
| ·最优分割尺度 | 第37页 |
| ·最优分割尺度选择方法 | 第37-42页 |
| ·最优分割尺度分析 | 第42-44页 |
| 第4章 面向对象信息提取实验研究 | 第44-51页 |
| ·实验数据 | 第44页 |
| ·软件平台 | 第44页 |
| ·多尺度分割和多层次体系结果的建立 | 第44-46页 |
| ·多尺度分割 | 第44-45页 |
| ·多层次体系结构的建立 | 第45-46页 |
| ·建立模糊规则库及信息提取 | 第46-49页 |
| ·信息提取精度评价 | 第49-51页 |
| ·分类稳定性评价法 | 第49-50页 |
| ·最佳分类结果评价法 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 主要成果与结论 | 第51页 |
| 展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第56页 |
