基于RapidEye遥感影像的农作物种植面积提取研究
| 中文摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·作物种植面积提取方法研究进展 | 第12-16页 |
| ·基于地面采样的研究进展 | 第12-13页 |
| ·基于遥感分类的研究进展 | 第13-15页 |
| ·基于集成技术的研究进展 | 第15-16页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第16-17页 |
| 2 研究区概况 | 第17-19页 |
| ·研究区自然条件 | 第17-18页 |
| ·研究区社会经济条件 | 第18-19页 |
| ·研究区农作物物候历 | 第19页 |
| 3 数据源选择及处理 | 第19-25页 |
| ·数据源 | 第19-23页 |
| ·RapidEye 影像 | 第19-22页 |
| ·空间分辨率的适宜性分析 | 第20-21页 |
| ·光谱分辨率的适宜性分析 | 第21页 |
| ·时间分辨率的适宜性分析 | 第21-22页 |
| ·最佳时相的选择 | 第22页 |
| ·矢量数据 | 第22-23页 |
| ·数据预处理 | 第23-25页 |
| ·几何校正 | 第23-24页 |
| ·研究区遥感影像裁剪 | 第24页 |
| ·投影转换 | 第24-25页 |
| 4 基于面向对象的信息提取 | 第25-36页 |
| ·地块参与分类的方法概述 | 第25-26页 |
| ·解译标志的建立 | 第26-28页 |
| ·影像分割 | 第28-33页 |
| ·影像分割概述 | 第28页 |
| ·棋盘分割参数的设置 | 第28-29页 |
| ·多尺度分割参数的选择 | 第29-33页 |
| ·特征分析与选择 | 第33-35页 |
| ·规则建立及分类 | 第35-36页 |
| 5 基于最大似然的信息提取 | 第36-39页 |
| ·最大似然分类方法的理论基础 | 第36-37页 |
| ·最大似然分类提取流程 | 第37-39页 |
| 6 结果分析与验证 | 第39-45页 |
| ·面向对象与最大似然分类结果比较分析 | 第39-42页 |
| ·分类后处理及精度评价 | 第42-44页 |
| ·分类后处理 | 第42页 |
| ·精度评价比较 | 第42-44页 |
| ·武城县小麦种植面积提取结果 | 第44-45页 |
| ·不同方法提取的面积比较 | 第44-45页 |
| ·不同方法产生差异的原因 | 第45页 |
| 7 总结与展望 | 第45-49页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| ·展望 | 第46-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与课题 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
