基于Quick Bird影像的土地利用信息提取技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究内容 | 第9页 |
| ·课题意义 | 第9-12页 |
| ·高分辨率遥感卫星及影像简介 | 第12-15页 |
| ·高分辨率遥感卫星发展现状 | 第12-13页 |
| ·高分辨率影像定义 | 第13页 |
| ·高分辨率影像特征 | 第13-14页 |
| ·Quick Bird影像简介 | 第14-15页 |
| ·Quick Bird卫星系统简介 | 第14-15页 |
| ·用途 | 第15页 |
| ·研究现状 | 第15-18页 |
| 第二章 理论基础 | 第18-26页 |
| ·影像纹理分析技术简介 | 第18-20页 |
| ·纹理因素的引入 | 第18页 |
| ·纹理分析技术简介 | 第18-20页 |
| ·研究内容及应用领域 | 第18-19页 |
| ·缺陷 | 第19页 |
| ·统计法影像纹理分析 | 第19-20页 |
| ·灰度共生矩阵法简介 | 第20-22页 |
| ·具体方法 | 第20页 |
| ·灰度联合矩阵及排除原因 | 第20-21页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理量 | 第21-22页 |
| ·波段选择方法简介 | 第22-23页 |
| ·问题的产生 | 第22页 |
| ·波段选择方法 | 第22-23页 |
| ·稀疏矩阵处理方法 | 第23-26页 |
| ·定义 | 第23-24页 |
| ·产生过程 | 第24页 |
| ·处理方法 | 第24-26页 |
| ·三元数组 | 第24页 |
| ·十字链表 | 第24-26页 |
| 第三章 技术路线 | 第26-74页 |
| ·试验区影像简介 | 第26-27页 |
| ·分类方法选取 | 第27页 |
| ·监督分类的关键问题 | 第27-28页 |
| ·训练样本选取 | 第27-28页 |
| ·分类器选择 | 第28页 |
| ·纹理参数的筛选 | 第28-35页 |
| ·初步筛选及改进 | 第29-30页 |
| ·熵(ENT)的排除 | 第29-30页 |
| ·增强反差(MCON）的引入 | 第30页 |
| ·参数稳定性 | 第30-35页 |
| ·问题来源 | 第30页 |
| ·检验方法及结果 | 第30-34页 |
| ·结果分析 | 第34-35页 |
| ·处理流程图 | 第35-36页 |
| ·分类精度评估方法 | 第36页 |
| ·典型地物的分步骤提取 | 第36-72页 |
| ·分步骤提取的原因 | 第37页 |
| ·首先提取建筑区的原因 | 第37-38页 |
| ·理论分析 | 第37页 |
| ·实验验证 | 第37-38页 |
| ·建筑区提取 | 第38-56页 |
| ·多光谱数据简介 | 第38-39页 |
| ·多光谱影像建筑区信息提取 | 第39-43页 |
| ·选取训练样本 | 第39页 |
| ·计算纹理及灰度参数 | 第39-40页 |
| ·数据规格化 | 第40-41页 |
| ·最佳波段选择 | 第41-42页 |
| ·信息提取 | 第42-43页 |
| ·多光谱数据到全色波段数据转换 | 第43页 |
| ·分类效果及精度 | 第43-56页 |
| ·目视效果 | 第43-52页 |
| ·定量分析 | 第52-56页 |
| ·水体及田地提取 | 第56-72页 |
| ·选取训练样本 | 第56页 |
| ·计算纹理及灰度参数 | 第56-57页 |
| ·数据规格化 | 第57-58页 |
| ·最佳波段选择 | 第58-59页 |
| ·信息提取 | 第59-60页 |
| ·分类效果及精度 | 第60-72页 |
| ·目视效果 | 第60-70页 |
| ·定量分析 | 第70-72页 |
| ·后期处理 | 第72-74页 |
| 第四章 实验结果 | 第74-80页 |
| ·目视效果 | 第74-76页 |
| ·提取精度 | 第76-77页 |
| ·新的实验影像 | 第77-80页 |
| 第五章 结论及讨论 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-84页 |
