| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状和趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 面向对象遥感影像分类方法的研究现状和趋势 | 第10页 |
| 1.2.2 影像分割算法的研究现状和趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第12-15页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 2 遥感影像分割 | 第16-31页 |
| 2.1 影像分割 | 第16页 |
| 2.2 传统分水岭算法概述 | 第16-18页 |
| 2.2.1 分水岭算法模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 传统分水岭算法优缺点及其改进 | 第17-18页 |
| 2.3 动态阈值标记分水岭分割 | 第18-25页 |
| 2.3.1 标记影像获取 | 第18-21页 |
| 2.3.3 动态阈值标记分水岭分割 | 第21-22页 |
| 2.3.4 初分割算法分析和评价 | 第22-25页 |
| 2.4 多尺度区域合并 | 第25-29页 |
| 2.4.1 对象区域邻接关系表达 | 第25-26页 |
| 2.4.2 区域合并准则制定 | 第26-27页 |
| 2.4.3 区域合并的实现 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 面向对象特征量化和组合 | 第31-41页 |
| 3.1 影像对象特征量化 | 第31-36页 |
| 3.2 不同特征组合分类实验 | 第36-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 算法应用 | 第41-60页 |
| 4.1 实验数据介绍 | 第42-44页 |
| 4.2 影像分割实验 | 第44-48页 |
| 4.2.1 影像初分割 | 第44-45页 |
| 4.2.2 多尺度区域合并 | 第45-48页 |
| 4.3 面向对象分类实验 | 第48-54页 |
| 4.3.1 建立分类体系 | 第48页 |
| 4.3.2 分类特征选择和样本训练 | 第48-51页 |
| 4.3.3 面向对象分类 | 第51-53页 |
| 4.3.4 实验系统 | 第53-54页 |
| 4.4 结果精度评价 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 结论 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |