| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第20-35页 |
| 1.1 引言 | 第20-31页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第20-22页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第22-31页 |
| 1.2 研究目标和主要研究内容 | 第31-33页 |
| 1.2.1 关键技术问题与研究目标 | 第31-32页 |
| 1.2.2 主要研究内容 | 第32-33页 |
| 1.3 研究技术路线 | 第33-35页 |
| 第二章 实验区与数据 | 第35-57页 |
| 2.1 重点研究区 | 第35-40页 |
| 2.1.1 研究区概况 | 第35-38页 |
| 2.1.2 森林资源概况 | 第38-40页 |
| 2.2 整体研究区 | 第40-44页 |
| 2.2.1 研究区概况 | 第40-42页 |
| 2.2.2 森林资源概况 | 第42-44页 |
| 2.3 数据获取 | 第44-56页 |
| 2.3.1 遥感数据 | 第44-46页 |
| 2.3.2 辅助数据 | 第46-52页 |
| 2.3.3 外业数据 | 第52-56页 |
| 2.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 基本原理与方法 | 第57-71页 |
| 3.1 术语及规范 | 第57-61页 |
| 3.2 分类方法及基本原理 | 第61-69页 |
| 3.2.1 最大似然法 | 第61-62页 |
| 3.2.2 人工神经网络 | 第62-64页 |
| 3.2.3 支持向量机 | 第64-66页 |
| 3.2.4 决策树 | 第66-67页 |
| 3.2.5 随机森林 | 第67-68页 |
| 3.2.6 组合分类器 | 第68-69页 |
| 3.3 变化监测方法 | 第69-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 多源数据森林类型精细分类方法研究 | 第71-110页 |
| 4.1 遥感数据预处理 | 第71-77页 |
| 4.2 分类系统 | 第77-81页 |
| 4.3 特征分析 | 第81-90页 |
| 4.3.1 光谱特征 | 第81-85页 |
| 4.3.2 植被指数 | 第85-86页 |
| 4.3.3 纹理特征 | 第86-89页 |
| 4.3.4 地形特征 | 第89-90页 |
| 4.4 森林类型精细分类方法 | 第90-98页 |
| 4.5 结果与分析 | 第98-109页 |
| 4.5.1 精度验证 | 第99-102页 |
| 4.5.2 面积统计 | 第102-104页 |
| 4.5.3 对比分析 | 第104-109页 |
| 4.6 本章小结 | 第109-110页 |
| 第五章 近30年天水市森林资源时空动态变化遥感监测 | 第110-161页 |
| 5.1 数据预处理 | 第110-111页 |
| 5.2 分类系统 | 第111-114页 |
| 5.3 特征分析 | 第114-123页 |
| 5.3.1 光谱特征 | 第114-115页 |
| 5.3.2 植被指数 | 第115-121页 |
| 5.3.3 时相特征 | 第121-123页 |
| 5.4 分类结果 | 第123-134页 |
| 5.4.1 随机森林（RF）分类结果 | 第124-127页 |
| 5.4.2 参数优化支持向量机（POSVM）分类结果 | 第127-134页 |
| 5.5 森林动态变化监测 | 第134-146页 |
| 5.6 林地内类型变化监测 | 第146-160页 |
| 5.7 本章小结 | 第160-161页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第161-170页 |
| 6.1 结论 | 第161-165页 |
| 6.2 创新点 | 第165-167页 |
| 6.3 讨论 | 第167-170页 |
| 参考文献 | 第170-185页 |
| 附录 | 第185-191页 |
| 在读期间的学术研究 | 第191-192页 |
| 致谢 | 第192-195页 |