面向林地信息的高分一号遥感影像融合与分类研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1 引言 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-15页 |
| 1.1.1 影像融合技术 | 第11-13页 |
| 1.1.2 遥感影像分类 | 第13-14页 |
| 1.1.3 纹理特征提取与应用 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究的目标、主要内容和技术路线 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究目标和主要内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第19-21页 |
| 2 研究区概况及数据获取 | 第21-26页 |
| 2.1 研究区概况 | 第21-24页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第21-22页 |
| 2.1.2 地形地貌 | 第22页 |
| 2.1.3 土地利用概况及分类体系 | 第22-24页 |
| 2.2 数据源 | 第24页 |
| 2.3 数据预处理 | 第24-26页 |
| 3 像素级遥感影像融合及质量评价 | 第26-38页 |
| 3.1 常用的像素级影像融合算法 | 第26-30页 |
| 3.1.1 Brovey变换融合 | 第26页 |
| 3.1.2 PCA变换融合 | 第26-28页 |
| 3.1.3 HPF融合 | 第28页 |
| 3.1.4 Gram-Schmidt变换融合 | 第28-29页 |
| 3.1.5 Pansharpening融合 | 第29-30页 |
| 3.2 主观融合效果评价 | 第30-33页 |
| 3.3 客观融合效果评价 | 第33-38页 |
| 3.3.1 融合结果整体特征分析 | 第34-35页 |
| 3.3.2 不同地类纹理特征分析 | 第35-38页 |
| 4 基于人工目视解译遥感影像分类方法 | 第38-47页 |
| 4.1 人工目视解译分类方法 | 第38页 |
| 4.2 分类参考相对真值的获取 | 第38-40页 |
| 4.3 人工目视解译分类结果 | 第40-42页 |
| 4.4 精度评价 | 第42-47页 |
| 5 基于像元的遥感影像分类方法 | 第47-54页 |
| 5.1 定义训练样本 | 第47-48页 |
| 5.2 执行监督分类 | 第48-49页 |
| 5.3 分类结果 | 第49-50页 |
| 5.4 精度评价 | 第50-54页 |
| 6 结合多尺度纹理的遥感影像面向对象分类方法 | 第54-80页 |
| 6.1 高分辨率影像的多尺度分割 | 第54-65页 |
| 6.1.1 波段权重的选择 | 第55-56页 |
| 6.1.2 最佳分割尺度的选择 | 第56-59页 |
| 6.1.3 均质因子的确定 | 第59-62页 |
| 6.1.4 多尺度分割层次的建立 | 第62-65页 |
| 6.2 面向对象的特征提取 | 第65-80页 |
| 6.2.1 多尺度纹理特征的提取 | 第65-70页 |
| 6.2.2 多尺度纹理特征尺度选择 | 第70-72页 |
| 6.2.3 多尺度纹理特征组合选择 | 第72-76页 |
| 6.2.4 面向对象分类结果 | 第76-77页 |
| 6.2.5 精度评价 | 第77-80页 |
| 7 三种分类方法的比较和评价 | 第80-84页 |
| 7.1 方法评述 | 第80-81页 |
| 7.2 不同方法的精度比较 | 第81-83页 |
| 7.3 三种分类方法的评价 | 第83-84页 |
| 8 结论与展望 | 第84-87页 |
| 8.1 结论 | 第84-85页 |
| 8.2 创新点 | 第85-86页 |
| 8.3 讨论与展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 个人简介 | 第91-92页 |
| 导师简介 | 第92-93页 |
| 获得成果目录 | 第93-94页 |
| 致谢 | 第94页 |
