基于人工神经网络和模糊分类的森林植被遥感图像分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·遥感技术及其在林业上的应用 | 第9-11页 |
| ·遥感技术简介 | 第9-10页 |
| ·遥感技术在林业上的应用 | 第10-11页 |
| ·森林植被遥感分类简介 | 第11-15页 |
| ·遥感图像分类技术介绍 | 第11页 |
| ·遥感图像分类技术在林业上的应用 | 第11-14页 |
| ·国内外森林植被遥感分类技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·本项研究的目的和意义 | 第15-17页 |
| 第二章 数据获取与预处理 | 第17-26页 |
| ·研究区概况 | 第17-18页 |
| ·数据获取 | 第18-19页 |
| ·林业数据 | 第18页 |
| ·遥感数据 | 第18-19页 |
| ·数据预处理 | 第19-26页 |
| ·林业数据整理 | 第19-20页 |
| ·遥感图像校正 | 第20-21页 |
| ·遥感图像切割 | 第21-22页 |
| ·波段组合选择 | 第22-23页 |
| ·遥感图像辐射校正 | 第23-26页 |
| 第三章 研究区TM图像自动分类试验 | 第26-48页 |
| ·研究区分类类型的确定 | 第26页 |
| ·传统遥感图像自动分类技术试验 | 第26-32页 |
| ·非监督分类 | 第26-29页 |
| ·监督分类 | 第29-32页 |
| ·基于BP神经网络的森林植被遥感分类 | 第32-40页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络 | 第34-38页 |
| ·BP神经网络用于森林植被遥感分类试验 | 第38-40页 |
| ·基于模糊分类的森林植被遥感分类 | 第40-48页 |
| ·模糊模式识别基本理论 | 第40-45页 |
| ·模糊C均值算法 | 第45-47页 |
| ·模糊分类用于森林植被遥感分类试验 | 第47-48页 |
| 第四章 精度比较与结果分析 | 第48-54页 |
| ·遥感图像分类精度分析概述 | 第48-49页 |
| ·传统遥感图像自动分类精度分析 | 第49-51页 |
| ·BP神经网络分类精度分析 | 第51页 |
| ·模糊分类精度分析 | 第51-52页 |
| ·分类精度比较分析 | 第52-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 后记 | 第59页 |
