面向对象的高分遥感影像建筑物提取方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 高分影像建筑物提取研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 面向对象的高分影像建筑物提取研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目标、内容与方法 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容与方法 | 第14-15页 |
| 1.4 关键问题与技术路线 | 第15-16页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 面向对象的高分遥感影像信息提取原理 | 第17-20页 |
| 2.1 面向对象思想 | 第17页 |
| 2.2 面向对象的高分遥感影像信息提取方法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 影像分割 | 第18-19页 |
| 2.2.2 影像对象特征提取 | 第19页 |
| 2.2.3 影像分类 | 第19-20页 |
| 第3章 基于光谱信息的区域生长影像分割算法 | 第20-30页 |
| 3.1 区域生长影像分割 | 第20-21页 |
| 3.2 基于光谱信息的区域生长影像分割算法 | 第21-24页 |
| 3.2.1 基于光谱信息的生长准则计算 | 第21-22页 |
| 3.2.2 改进的区域生长方式 | 第22-23页 |
| 3.2.3 考虑尺度因素的区域合并 | 第23-24页 |
| 3.3 实验与分析 | 第24-29页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第24-25页 |
| 3.3.2 结果与分析 | 第25-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于纹理-几何信息的建筑物特征提取方法 | 第30-56页 |
| 4.1 建筑物特征概述 | 第30-31页 |
| 4.2 建筑物对象特征分类 | 第31-40页 |
| 4.2.1 对象光谱特征 | 第31-33页 |
| 4.2.2 对象纹理特征 | 第33-35页 |
| 4.2.3 对象几何特征 | 第35-40页 |
| 4.2.4 对象其他特征 | 第40页 |
| 4.3 基于纹理-几何信息的影像特征提取方法 | 第40-43页 |
| 4.3.1 建筑物灰度共生矩阵计算及特征提取 | 第40-42页 |
| 4.3.2 建筑物几何特征计算及提取 | 第42-43页 |
| 4.3.3 结合纹理与几何信息的建筑物特征 | 第43页 |
| 4.4 实验与分析 | 第43-54页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第43-45页 |
| 4.4.2 实验设计 | 第45-47页 |
| 4.4.3 结果与分析 | 第47-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 面向对象的高分遥感影像建筑物提取方法 | 第56-67页 |
| 5.1 遥感影像分类方法 | 第56-58页 |
| 5.1.1 基于专家知识的决策树分类 | 第56-57页 |
| 5.1.2 K均值分类法 | 第57-58页 |
| 5.2 实验与分析 | 第58-66页 |
| 5.2.1 实验设计 | 第58-59页 |
| 5.2.2 结果与分析 | 第59-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第75页 |
