| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 建筑物检测的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 遥感图像建筑物检测存在的问题 | 第12页 |
| 1.4 研究内容及创新 | 第12-13页 |
| 1.5 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 遥感图像目标识别技术 | 第14-19页 |
| 2.1 目标识别层次以及分辨率 | 第14-15页 |
| 2.2 目标识别中的主要特征 | 第15-16页 |
| 2.3 特征的变换不变性 | 第16-17页 |
| 2.4 目标识别中的分类器 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 遥感图像目标检测关键技术 | 第19-39页 |
| 3.1 遥感图像特征提取 | 第19-28页 |
| 3.1.1 光谱特征提取方法 | 第19-21页 |
| 3.1.2 纹理特征提取方法 | 第21-23页 |
| 3.1.3 形状特征提取的方法 | 第23-26页 |
| 3.1.4 DAISY特征描述子 | 第26-28页 |
| 3.2 遥感图像特征分类 | 第28-34页 |
| 3.2.1 基于统计分析的分类方法 | 第29-31页 |
| 3.2.2 基于多源数据融合的分类方法 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于专家和地学知识的分类方法 | 第32页 |
| 3.2.4 支持向量机 | 第32-34页 |
| 3.3 距离测度学习 | 第34-38页 |
| 3.3.1 距离测度学习介绍 | 第34页 |
| 3.3.2 距离测度学习方法 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 遥感图像建筑物检测及实验结果 | 第39-54页 |
| 4.1 基于形状的特征和区分性学习结合的建筑物检测方法 | 第40-47页 |
| 4.1.1 基于形状的特征提取方法 | 第41-44页 |
| 4.1.2 区分性的特征分类方法 | 第44-47页 |
| 4.2 其他对比方法 | 第47-48页 |
| 4.3 评价标准 | 第48-49页 |
| 4.4 实验与分析 | 第49-53页 |
| 4.4.1 实验描述 | 第49-50页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63页 |