喀斯特石漠化地表遥感信息自动提取研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状及进展 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文采取的研究方法与技术路线 | 第13-15页 |
| ·论文采取的研究方法 | 第13-14页 |
| ·论文采取的技术路线 | 第14-15页 |
| ·论文研究的特色与创新之处 | 第15-16页 |
| ·提出了对喀斯特石漠化光谱特征分析 | 第15页 |
| ·利用光谱特征和神经网络分类器自动提取石漠化信息 | 第15页 |
| ·建立了混合光谱分解模型 | 第15-16页 |
| 第二章 喀斯特石漠化分类研究与研究样区的选择 | 第16-23页 |
| ·喀斯特石漠化研究 | 第16-19页 |
| ·喀斯特石漠化的定义 | 第16-17页 |
| ·喀斯特石漠化的类型划分 | 第17页 |
| ·喀斯特生态系统演替的特点 | 第17-19页 |
| ·贵州省石漠化空间分布研究 | 第19-20页 |
| ·贵州省喀斯特石漠化典型研究样区的选择 | 第20-23页 |
| ·典型研究样区自然环境概况 | 第21页 |
| ·典型研究样区社会经济概况 | 第21-22页 |
| ·典型研究样区石漠化特征 | 第22页 |
| ·典型研究样区石漠化研究基础 | 第22-23页 |
| 第三章 遥感影像处理 | 第23-31页 |
| ·SPOT 5 遥感影像简介 | 第23-25页 |
| ·遥感影像几何校正 | 第25-28页 |
| ·几何误差产生的原因 | 第25-26页 |
| ·几何变形的校正 | 第26-28页 |
| ·遥感影像辐射校正 | 第28-31页 |
| ·辐射校正的定义 | 第28-29页 |
| ·遥感影像辐射增强处理 | 第29-31页 |
| 第四章 遥感专题信息提取 | 第31-43页 |
| ·石漠化分类方案 | 第31-32页 |
| ·石漠化光谱统计特征提取 | 第32-36页 |
| ·地物光谱测量在定量分析中的作用 | 第32-34页 |
| ·野外光谱测量 | 第34-36页 |
| ·野外光谱测量影响因素 | 第36页 |
| ·混合像元光谱特征的分解 | 第36-38页 |
| ·混合光谱的概念 | 第36-37页 |
| ·混合光谱模型 | 第37-38页 |
| ·数字高程模型的建立 | 第38-40页 |
| ·数字高程模型 | 第38-40页 |
| ·基于 DEM 的石桥小流域地形因子分析 | 第40页 |
| ·遥感图像分类 | 第40-43页 |
| 第五章 人工神经网络分类方法 | 第43-55页 |
| ·人工神经网络理论简介 | 第43-48页 |
| ·人工神经网络基本内容 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络基本模型 | 第45-47页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第47页 |
| ·人工神经网络的发展前景 | 第47-48页 |
| ·神经网络分类器设计 | 第48-50页 |
| ·神经网络分类器结构 | 第48-49页 |
| ·神经网络训练学习算法 | 第49-50页 |
| ·石漠化遥感信息的自动提取结果及分析 | 第50-55页 |
| ·研究区石漠化遥感信息的自动提取 | 第50-52页 |
| ·研究区喀斯特石漠化空间数据分析 | 第52-55页 |
| 第六章 精度评价 | 第55-64页 |
| ·遥感元数据误差分析 | 第55-56页 |
| ·误差矩阵的评价 | 第56-61页 |
| ·误差矩阵 | 第56-57页 |
| ·样本容量 | 第57-59页 |
| ·误差矩阵的评价方法 | 第59-60页 |
| ·研究区误差矩阵评价分析 | 第60-61页 |
| ·相关因子对光谱特征的影响分析 | 第61-64页 |
| 第七章 结论与讨论 | 第64-67页 |
| ·论文主要研究结论及成果 | 第64-65页 |
| ·论文研究展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 研究生在读期间发表的论著 | 第71-72页 |
