| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于对象的建筑物提取研究 | 第11-14页 |
| 1.2.2 影像特征选择研究 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 论文特色与论文结构 | 第18-20页 |
| 1.4.1 论文特色 | 第18页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 研究区概况及数据预处理 | 第20-23页 |
| 2.1 研究区概况 | 第20页 |
| 2.2 影像数据介绍 | 第20-21页 |
| 2.3 数据预处理 | 第21-23页 |
| 2.3.1 辐射校正 | 第22页 |
| 2.3.2 几何精校正 | 第22页 |
| 2.3.3 影像融合 | 第22-23页 |
| 第三章 基本原理与方法 | 第23-42页 |
| 3.1 影像分割 | 第23-27页 |
| 3.1.1 多尺度分割技术 | 第23-25页 |
| 3.1.2 最优分割参数选择 | 第25-27页 |
| 3.2 多层次分割分类模型 | 第27-34页 |
| 3.2.1 地物光谱特征分析 | 第27-29页 |
| 3.2.2 地物光谱多样性分析 | 第29-32页 |
| 3.2.3 多层次分割分类结构 | 第32-34页 |
| 3.3 地物特征提取 | 第34-36页 |
| 3.3.1 光谱特征 | 第34页 |
| 3.3.2 纹理特征 | 第34-35页 |
| 3.3.3 形状特征 | 第35-36页 |
| 3.3.4 语义特征 | 第36页 |
| 3.4 特征选择 | 第36-41页 |
| 3.4.1 特征选择的定义 | 第37页 |
| 3.4.2 特征选择的分类 | 第37-39页 |
| 3.4.3 基于ReliefF和PSO的混合特征选择算法 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于多层次分割分类方法提取建筑物 | 第42-52页 |
| 4.1 影像分割 | 第42-44页 |
| 4.2 基于随机森林算法的不透水面提取 | 第44-47页 |
| 4.3 基于J48决策树规则分类提取建筑物 | 第47-50页 |
| 4.4 精度评价 | 第50-52页 |
| 第五章 高分辨遥感影像建筑物信息提取实验 | 第52-68页 |
| 5.1 基于单一尺度层的建筑物分类提取 | 第52-58页 |
| 5.1.1 基于单一尺度层的分类过程 | 第53页 |
| 5.1.2 实验与分析 | 第53-57页 |
| 5.1.3 精度评价 | 第57-58页 |
| 5.2 基于经验特征的建筑物分层分类提取 | 第58-62页 |
| 5.2.1 基于经验特征的分类过程 | 第58页 |
| 5.2.2 实验与分析 | 第58-62页 |
| 5.2.3 精度评价 | 第62页 |
| 5.3 基于地物属概念的建筑物分层分类提取 | 第62-66页 |
| 5.3.1 基于地物属概念的分类过程 | 第63页 |
| 5.3.2 实验与分析 | 第63-65页 |
| 5.3.3 精度评价 | 第65-66页 |
| 5.4 分类结果与精度比较分析 | 第66-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-71页 |
| 6.1 结论 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 在学期间的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |