Landsat8 OLI遥感影像融合算法比较及其土地利用分类适应性分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 遥感影像融合目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 影像融合的研究进展及研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 遥感影像融合层次的划分 | 第11-12页 |
| 1.2.2 遥感影像融合的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 遥感影像融合所面临的问题 | 第14-16页 |
| 1.3.1 融合基础理论研究有待突破 | 第14页 |
| 1.3.2 新型遥感影像的融合适应性研究滞后 | 第14-15页 |
| 1.3.3 小波融合系统分析不足 | 第15页 |
| 1.3.4 地理学视觉下的影像融合有待加强 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.5 章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 Landsat8传感器及其影像特征分析 | 第20-24页 |
| 2.1 Landsat系列卫星简介 | 第20-21页 |
| 2.2 Landsat8卫星的传感器和数据参数 | 第21-24页 |
| 第三章 遥感影像预处理 | 第24-30页 |
| 3.1 研究区选择 | 第24-25页 |
| 3.2 数据预处理 | 第25-26页 |
| 3.3 遥感影像统计特征分析 | 第26-27页 |
| 3.4 最佳波段选取 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 像素级融合法的原理与过程 | 第30-45页 |
| 4.1 基于主成分变换(PCA)的影像融合 | 第30-32页 |
| 4.2 基于IHS变换的影像融合 | 第32-34页 |
| 4.3 基于Brovey变换影像融合 | 第34-35页 |
| 4.4 基于Gram-Schmidt变换融合 | 第35-37页 |
| 4.5 基于小波变换的图像融合 | 第37-45页 |
| 4.5.1 小波变换的分解与重构 | 第37-39页 |
| 4.5.2 小波变换融合法的实现 | 第39-42页 |
| 4.5.3 小波变换和IHS相结合的融合 | 第42-43页 |
| 4.5.4 小波变换和PCA相结合的融合 | 第43-45页 |
| 第五章 遥感影像融合效果评价 | 第45-53页 |
| 5.1 融合影像主观评价方法 | 第45-47页 |
| 5.2 融合影像客观评价方法 | 第47-53页 |
| 第六章 融合影像在土地利用分类中的应用 | 第53-69页 |
| 6.1 基于像元的遥感影像分类方法 | 第53-55页 |
| 6.1.1 最大似然分类法 | 第53-54页 |
| 6.1.2 神经网络分类法 | 第54页 |
| 6.1.3 支持向量机分类算法 | 第54-55页 |
| 6.2 基于面向对象的遥感影像分类方法 | 第55-56页 |
| 6.2.1 面向对象的遥感分类原理 | 第55页 |
| 6.2.2 面向对象分类的技术路线 | 第55-56页 |
| 6.3 分类精度评价 | 第56-57页 |
| 6.4 分类过程及结果 | 第57-61页 |
| 6.4.1 基于像元的融合影像监督分类 | 第58-60页 |
| 6.4.2 基于面向对象的融合影像分类 | 第60-61页 |
| 6.5 分类精度评价 | 第61-69页 |
| 6.5.1 定性评价 | 第61-63页 |
| 6.5.2 定量评价 | 第63-69页 |
| 结论与展望 | 第69-72页 |
| 1. 结论 | 第69-70页 |
| 2. 存在的不足及展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
