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基于GF-1WFV数据的森林覆盖变化检测方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第15-26页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-21页
        1.2.1 遥感变化检测方法第16-19页
        1.2.2 遥感变化检测指数第19-20页
        1.2.3 存在问题第20-21页
        1.2.4 发展趋势第21页
    1.3 研究目的和研究内容第21-22页
        1.3.1 研究目的第21-22页
        1.3.2 研究内容第22页
    1.4 技术路线第22-24页
    1.5 论文组织与结构第24页
    1.6 经费来源第24-25页
    1.7 小结第25-26页
第二章 研究区与数据第26-33页
    2.1 研究区概况第26-29页
        2.1.1 地理位置第26-27页
        2.1.2 地势状况第27-28页
        2.1.3 气候状况第28页
        2.1.4 森林资源第28-29页
    2.2 数据获取第29-32页
        2.2.1 遥感数据第29-31页
        2.2.2 高程数据第31页
        2.2.3 地面调查数据第31-32页
        2.2.4 Google earth数据第32页
        2.2.5 矢量数据第32页
    2.3 本章小结第32-33页
第三章 数据处理第33-52页
    3.1 辐射定标第33-37页
    3.2 大气校正第37-40页
        3.3.1 大气校正方法第38-39页
        3.3.2 基于FLAASH的GF-1 WFV影像大气校正第39页
        3.3.3 基于FLAASH的GF-1 WFV影像大气校正结果分析第39-40页
    3.3 正射校正第40-41页
    3.4 影像配准第41页
    3.5 云/云阴影处理第41-45页
        3.5.1 云处理第41-44页
        3.5.2 云阴影处理第44-45页
    3.6 辐射归一化第45-51页
        3.6.1 MAD算法第45-47页
        3.6.2 迭代加权多元变化检测算法(IR-MAD)第47-48页
        3.6.3 线性回归分析第48-51页
    3.7 本章小结第51-52页
第四章 基于KPCA的森林覆盖变化检测方法第52-65页
    4.1 核函数方法第53-55页
        4.1.1 核函数方法简介第53-54页
        4.1.2 核函数方法基本思想第54-55页
    4.2 KPCA法第55-60页
        4.2.1 KPCA理论概述第55页
        4.2.2 KPCA处理过程第55-58页
        4.2.3 KPCA处理结果第58-60页
    4.3 变化检测阈值确定方法第60-64页
    4.4 森林覆盖变化检测第64页
    4.5 本章小结第64-65页
第五章 基于IFZ统计特征的森林覆盖变化检测方法第65-74页
    5.1 森林训练样本选取第66-70页
        5.1.1 暗目标掩膜第67-69页
        5.1.2 森林训练样本提取窗口设置第69页
        5.1.3 森林峰值的确定第69-70页
    5.2 综合森林指数构建第70-71页
    5.3 森林变化检测识别第71-73页
        5.3.1 森林变化检测条件第71页
        5.3.2 基于时间序列VCT变化检测流程第71-73页
    5.4 本章小结第73-74页
第六章 结果及分析第74-88页
    6.1 基于KPCA的森林覆盖变化检测结果第74-76页
    6.2 基于IFZ统计特性的森林覆盖变化法第76-79页
        6.2.1 森林训练样本提取窗口设置第76-77页
        6.2.2 基于IFZ统计特性的时间序列森林变化检测结果第77-79页
    6.3 变化检测结果精度验证第79-88页
第七章 结论与展望第88-91页
    7.1 结论第88-89页
    7.2 存在的问题与展望第89-91页
参考文献第91-97页
在读期间的学术研究第97-98页
致谢第98页

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