基于RS的森林可燃物类型划分的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·常用的可燃物类型的划分方法 | 第8-10页 |
| ·遥感图象在林火管理当中的应用 | 第10-13页 |
| ·NOAA/AVHRR资料在森林火灾监测上的应用 | 第10-11页 |
| ·遥感技术在计算林火排放物上的应用 | 第11-12页 |
| ·遥感技术在森林可燃物研究中的应用 | 第12-13页 |
| 2 研究区概况 | 第13-18页 |
| ·概况 | 第13页 |
| ·气候条件 | 第13-14页 |
| ·地形地貌 | 第14页 |
| ·森林植被 | 第14-15页 |
| ·森林土壤 | 第15页 |
| ·森林火灾 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 遥感图像常用的分类方法 | 第18-26页 |
| ·遥感图像分类的概念及原理 | 第18页 |
| ·图像分类的统计原理 | 第18-20页 |
| ·非监督分类和监督分类 | 第20-23页 |
| ·遥感图像的非监督分类 | 第20-21页 |
| ·遥感图像的监督分类 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络分类 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 塔河林业局森林可燃物的分类 | 第26-31页 |
| ·不同可燃物类型光谱特征曲线对比分析 | 第26-28页 |
| ·塔河林业局森林可燃物分类 | 第28-29页 |
| ·天然落叶松 | 第28页 |
| ·人工落叶松林 | 第28页 |
| ·樟子松林 | 第28-29页 |
| ·针阔混交林 | 第29页 |
| ·阔叶林 | 第29页 |
| ·难利用地 | 第29页 |
| ·沼泽地 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 5 非监督与监督分类 | 第31-41页 |
| ·数据获取 | 第31-33页 |
| ·对塔河林业局森林可燃物类型的非监督分类 | 第33-35页 |
| ·非监督分类的实施 | 第33-34页 |
| ·分类精度检验 | 第34-35页 |
| ·对塔河林业局森林可燃物类型的监督分类 | 第35-40页 |
| ·波段选择 | 第36页 |
| ·样本训练 | 第36-38页 |
| ·分类结果 | 第38-39页 |
| ·精度检验 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 6 基于BP神经网络的森林可燃物类型划分 | 第41-48页 |
| ·BP神经网络结构的设计 | 第41页 |
| ·BP神经网络学习 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络分类 | 第42-43页 |
| ·精度检验 | 第43-44页 |
| ·不同分类方法精度的比较 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
