基于纹理分析方法的DEM地形特征研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 图索引 | 第13-16页 |
| 表索引 | 第16-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-24页 |
| ·问题的提出 | 第18-21页 |
| ·研究目标与内容 | 第21-22页 |
| ·研究目标 | 第21页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文组织 | 第22-24页 |
| 第2章 国内外研究综述 | 第24-42页 |
| ·地形形态特征量化研究进展 | 第24-29页 |
| ·基于纸质图件的地形形态描绘 | 第24-25页 |
| ·基于DEM的数字地形形态量化研究 | 第25-27页 |
| ·基于地学模型的地形形态量化 | 第27-29页 |
| ·纹理分析与纹理特征量化研究进展 | 第29-40页 |
| ·纹理的概念探讨 | 第29-30页 |
| ·纹理分析的视觉感知机制 | 第30-32页 |
| ·空间域纹理特征量化模型 | 第32-38页 |
| ·频率域纹理特征量化模型 | 第38-40页 |
| ·前人研究总结 | 第40-42页 |
| 第3章 研究基础 | 第42-53页 |
| ·研究区域与样区选择 | 第42-50页 |
| ·研究区域概况 | 第42-44页 |
| ·典型样区选取 | 第44-50页 |
| ·实验数据 | 第50-51页 |
| ·实验数据选取 | 第50页 |
| ·数据精度指标 | 第50-51页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第51-53页 |
| ·研究方法 | 第51-52页 |
| ·技术路线 | 第52-53页 |
| 第4章 基于纹理的多层次地形分析方法 | 第53-66页 |
| ·纹理概念与属性探讨 | 第53-56页 |
| ·纹理概念的拓展 | 第53-54页 |
| ·纹理的属性探讨 | 第54-56页 |
| ·数字地形形态的纹理特征表达与分类 | 第56-62页 |
| ·地形形态的数字表达方式 | 第56-58页 |
| ·基于DEM的纹理特征模拟 | 第58-59页 |
| ·DEM模拟纹理特征与影像纹理的区别 | 第59-62页 |
| ·基于视觉感知机制的多层次地形分析方法 | 第62-64页 |
| ·基于视觉感知的地形形态认知 | 第62页 |
| ·基于纹理的多层次地形分析方法的提出 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 基于纹理分析的地形形态特征量化模型 | 第66-83页 |
| ·量化模型构建原则 | 第66-67页 |
| ·量化模型选择与指标设计 | 第67-68页 |
| ·基于不变矩的全局地形特征量化模型 | 第68-70页 |
| ·矩分析技术 | 第68页 |
| ·不变矩(Invariant Moment)模型 | 第68-70页 |
| ·基于空间灰度共生矩阵的地形特征量化模型 | 第70-73页 |
| ·灰度共生矩阵(GLCM)概述 | 第70页 |
| ·基于DEM的灰度共生矩阵构建 | 第70-71页 |
| ·GLCM特征参数及其物理意义 | 第71-73页 |
| ·基于三维空隙度模型的地形特征量化模型 | 第73-78页 |
| ·分形几何对人类视觉感知特征的表达 | 第73-74页 |
| ·改进三维空隙度分析模型的提出 | 第74-78页 |
| ·基于小波的多尺度地形特征量化 | 第78-82页 |
| ·基于小波的多尺度纹理分析概述 | 第78-79页 |
| ·Daubechies正交小波纹理分析模型构建 | 第79-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 基于纹理的地形形态特征分析 | 第83-139页 |
| ·地形数据预处理 | 第83-89页 |
| ·地形信息增强 | 第83-87页 |
| ·地形数据的灰度域转换 | 第87-89页 |
| ·基于不变矩的全局地形特征量化 | 第89-98页 |
| ·DEM表面的矩不变性实验 | 第89-92页 |
| ·基于不变矩模型的全局地形特征量化 | 第92-98页 |
| ·基于空间灰度共生矩阵的地形特征量化 | 第98-123页 |
| ·GLCM分析尺度对地形特征量化的影响 | 第98-105页 |
| ·基于GLCM的地形方向性特征分析 | 第105-110页 |
| ·基于GLCM各参数的地形形态特征分析 | 第110-123页 |
| ·基于三维空隙度模型的地形特征量化 | 第123-137页 |
| ·DEM"空隙度-尺度"曲线及其指标因子分析 | 第124-129页 |
| ·基于纹理增强的3D-LCA模型特征分析 | 第129-133页 |
| ·三维空隙度模型的尺度效应分析 | 第133-137页 |
| ·本章小结 | 第137-139页 |
| 第7章 基于纹理特征的陕西省地形形态类型识别 | 第139-153页 |
| ·测试样本库构建 | 第139页 |
| ·基于纹理空间域特征的地形形态类型识别 | 第139-146页 |
| ·多层次地形分类规则树构建 | 第139-140页 |
| ·基于多层次纹理分类规则的地形识别结果 | 第140-146页 |
| ·基于纹理频率特征的地形形态类型识别 | 第146-151页 |
| ·频率域纹理分类模型 | 第147页 |
| ·基于小波分析模型的纹理参数选择 | 第147-149页 |
| ·分类结果和分析 | 第149-151页 |
| ·本章小结 | 第151-153页 |
| 第8章 结论与展望 | 第153-158页 |
| ·主要进展及结论 | 第153-155页 |
| ·论文创新点 | 第155-156页 |
| ·仍存在的问题与研究展望 | 第156-158页 |
| 参考文献 | 第158-166页 |
| 攻读博士学位期间科研成果 | 第166-168页 |
| 致谢 | 第168-169页 |
