| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·遥感图像识别的特点和所面临的问题 | 第9-10页 |
| ·遥感图像分析与识别方法的国内外发展与研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文的研究方法和研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 Matlab遥感数字图像处理的主要原理和关键技术 | 第16-24页 |
| ·前言 | 第16页 |
| ·Matlab软件的特点 | 第16-17页 |
| ·Matlab遥感图像数据处理的主要原理和关键技术 | 第17-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 遥感数字图像的增强处理 | 第24-38页 |
| ·前言 | 第24页 |
| ·空间域变换增强处理 | 第24-31页 |
| ·空间域滤波增强处理 | 第31-35页 |
| ·频率域增强处理 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 遥感图像的多尺度空间纹理特征提取 | 第38-52页 |
| ·前言 | 第38页 |
| ·基于纹理的空间特征描述方法 | 第38-42页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第42-47页 |
| ·基于小波的多尺度空间纹理特征提取 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 结合光谱特征和空间特征的分类研究 | 第52-58页 |
| ·前言 | 第52页 |
| ·后处理方案 | 第52-53页 |
| ·直接参与方案 | 第53-56页 |
| ·论文中采用的分类方案 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 数据实验 | 第58-76页 |
| ·前言 | 第58页 |
| ·数据准备和数据说明 | 第58-59页 |
| ·数据预处理 | 第59-61页 |
| ·图像的光谱特征和空间特征的参数构造 | 第61-64页 |
| ·训练区样本的光谱特征分析 | 第64-67页 |
| ·训练区样本的空间特征分析 | 第67-69页 |
| ·分类方案设计 | 第69-71页 |
| ·分类结果比较 | 第71-76页 |
| 结论 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 个人简历 | 第84-85页 |