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基于面向对象技术的RapidEye影像桉树林信息提取研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景第11页
    1.2 研究的目的和意义第11-12页
    1.3 国内外研究的现状与存在问题第12-13页
        1.3.1 国内研究进展第12页
        1.3.2 国外研究进展第12-13页
        1.3.3 存在的问题第13页
    1.4 研究的内容和技术路线第13-16页
        1.4.1 研究内容第13-14页
        1.4.2 技术路线第14-16页
第二章 主要方法与关键技术第16-27页
    2.1 基于像素分类与面向对象分类方法比较第16页
    2.2 面向对象的遥感分类步骤第16-17页
    2.3 面向对象的遥感分类关键技术第17-26页
        2.3.1 图像分割技术第17-21页
        2.3.2 对像特征提取与筛选第21-25页
        2.3.3 面向对象分类与精度评价第25-26页
    2.4 小结第26-27页
第三章 研究区概况与数据预处理第27-34页
    3.1 研究区概况第27-28页
    3.2 数据源第28-30页
    3.3 数据预处理技术路线第30-31页
    3.4 数据预处理第31-34页
        3.4.1 辐射校正第31页
        3.4.2 正射校正第31页
        3.4.3 影像镶嵌第31-32页
        3.4.4 图像增强第32页
        3.4.5 影像的投影转换第32-33页
        3.4.6 影像裁切第33-34页
第四章 传统的基于像素的图像分类方法第34-42页
    4.1 遥感图像分类的概念及原理第34-35页
        4.1.1 遥感图像分类的原理第34页
        4.1.2 监督分类和非监督分类第34-35页
    4.2 遥感图像的监督分类处理流程第35页
    4.3 建立训练样本第35-39页
    4.4 基于监督分类方法的桉树林信息提取第39-40页
        4.4.1 最大似然分类算法第39页
        4.4.2 桉树林信息提取结果第39-40页
    4.5 图像分类评价第40-42页
第五章 基于面向对象的桉树林信息提取第42-77页
    5.1 桉树林信息提取技术流程第42-43页
    5.2 图像分割第43-51页
        5.2.1 图像分割方法第43-45页
        5.2.2 确定图像分割尺度第45-48页
        5.2.3 确定图像分割的控制算法第48-51页
    5.3 对象特征提取与筛选第51-57页
        5.3.1 对象特征提取与分析第51-56页
        5.3.2 对象特征筛选第56-57页
    5.4 面向对象分类方案第57-60页
        5.4.1 分类方案的确定第58页
        5.4.2 模糊分类方法第58页
        5.4.3 建立对象知识库第58-60页
    5.5 面向对象的桉树林信息提取第60-69页
        5.5.1 非水域信息提取第60页
        5.5.2 林地信息提取第60-63页
        5.5.3 各林种的影像光谱特征第63-64页
        5.5.4 各树种影像纹理特征第64-67页
        5.5.5 创建语义知识规则集与分类第67-68页
        5.5.6 林种分类后人工编辑处理第68页
        5.5.7 各树类图斑合并第68页
        5.5.8 归并小图斑和输出第68-69页
    5.6 结果分析与精度评价第69-75页
        5.6.1 面向对象与最大似然分类结果对比分析第69-71页
        5.6.2 混淆矩阵精度评价第71-72页
        5.6.3 野外实地调查数据验证第72-73页
        5.6.4 精度评价结果与分析第73-75页
    5.7 桉树林年龄识别第75-76页
    5.8 小结第76-77页
第六章 结论与讨论第77-79页
    6.1 主要结论第77-78页
    6.2 创新点第78页
    6.3 讨论第78-79页
参考文献第79-81页
攻读硕士论文期间发表的与学位论文有关的论文第81-82页
致谢第82-84页

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