基于纹理的遥感图像分类算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的研究背景与实际意义 | 第12-13页 |
| ·课题的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题的来源及本文主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 遥感图像分类与纹理特征提取概述 | 第18-31页 |
| ·遥感图像分类 | 第18-25页 |
| ·遥感图像分类方法的归类 | 第18-19页 |
| ·几种主要的非监督分类方法 | 第19-20页 |
| ·几种主要的监督分类方法 | 第20-21页 |
| ·较新的分类方法 | 第21-22页 |
| ·分类前处理 | 第22-23页 |
| ·分类后处理 | 第23-25页 |
| ·遥感图像纹理特征提取 | 第25-30页 |
| ·灰度共生矩阵提取法 | 第25-27页 |
| ·小波变换提取法 | 第27-28页 |
| ·分形模型提取法 | 第28-29页 |
| ·地统计学提取法 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 结合纹理特征的非监督分类算法研究 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·LBP 算子及其改进 | 第31-33页 |
| ·LBP 算子原理 | 第31-33页 |
| ·ULBP 算子 | 第33页 |
| ·ISODATA 非监督分类法 | 第33-35页 |
| ·结合纹理特征的非监督分类法 | 第35-37页 |
| ·实验与实验结果分析 | 第37-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于颜色和纹理特征的监督分类算法研究 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·监督分类方法 | 第43-45页 |
| ·最大似然分类法 | 第43-44页 |
| ·最小距离分类法 | 第44-45页 |
| ·基于颜色和纹理特征的监督分类法 | 第45-46页 |
| ·实验与实验结果分析 | 第46-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第5章 矿山开采卫星监测系统研究 | 第52-57页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·系统分析 | 第52-53页 |
| ·系统目标 | 第52-53页 |
| ·卫星图像的选择 | 第53页 |
| ·系统设计 | 第53-55页 |
| ·系统功能模块设计 | 第53-54页 |
| ·系统数据库设计 | 第54-55页 |
| ·检测非法矿山流程 | 第55-56页 |
| ·应用前景 | 第56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第63页 |
