| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.2 研究的意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第14-18页 |
| 1.3.1 神经网络法 | 第15页 |
| 1.3.2 支持向量机法 | 第15-16页 |
| 1.3.3 决策树法 | 第16页 |
| 1.3.4 面向对象方法 | 第16-18页 |
| 1.4 存在问题 | 第18页 |
| 1.5 发展趋势 | 第18-19页 |
| 1.6 研究的主要内容 | 第19-20页 |
| 1.6.1 基于GF-1 影像的湿地光谱特征分析研究 | 第19页 |
| 1.6.2 基于GF-1 影像的湿地纹理特征提取方法研究 | 第19-20页 |
| 1.6.3 基于不同时相遥感影像的湿地特征分析 | 第20页 |
| 1.7 研究技术路线 | 第20-22页 |
| 1.7.1 研究技术路线图 | 第20-21页 |
| 1.7.2 论文组织与结构 | 第21-22页 |
| 1.8 项目经费来源 | 第22-23页 |
| 第二章 研究区概况及数据预处理 | 第23-35页 |
| 2.1 研究区概况 | 第23-25页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第23页 |
| 2.1.2 自然条件状况 | 第23-25页 |
| 2.2 遥感影像及辅助数据获取 | 第25-26页 |
| 2.3 GF-1 影像预处理 | 第26-33页 |
| 2.3.1 GF-1 影像辐射校正 | 第26-29页 |
| 2.3.2 GF-1 影像正射校正 | 第29-31页 |
| 2.3.3 GF-1 影像图像融合 | 第31-32页 |
| 2.3.4 研究区影像镶嵌与裁剪 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 GF-1 影像湿地信息提取方法 | 第35-52页 |
| 3.1 特征提取方法 | 第35-46页 |
| 3.1.1 光谱特征分析研究方法 | 第35-37页 |
| 3.1.2 纹理特征提取法 | 第37-46页 |
| 3.1.2.1 原始灰度共生矩阵法 | 第38-39页 |
| 3.1.2.2 局部二进制模式（LBP） | 第39-40页 |
| 3.1.2.3 纹理提取方法分析比较 | 第40-46页 |
| 3.2 分类系统 | 第46-47页 |
| 3.3 分类方法 | 第47-49页 |
| 3.3.1 多尺度分割 | 第48页 |
| 3.3.2 最邻近分类（Nearest Neighbor，NN） | 第48-49页 |
| 3.4 转移矩阵分析方法 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于LBP变换纹理特征的东洞庭湖区域信息提取 | 第52-69页 |
| 4.1 分类过程与结果 | 第52-58页 |
| 4.2 精度检验 | 第58-62页 |
| 4.3 研究区湿地时相变化特征分析 | 第62-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 结论与讨论 | 第69-72页 |
| 5.1 结论 | 第69-70页 |
| 5.2 存在的问题 | 第70-71页 |
| 5.3 讨论与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 在读期间学术研究 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
