典型土地覆盖类型遥感尺度分析系统开发及应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 遥感图像特征提取国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 遥感尺度效应分析国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 遥感图像分类国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第18页 |
| 1.5 论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 土地覆盖类型多尺度特征提取及特征库的构建 | 第20-45页 |
| 2.1 光谱特征及提取方法 | 第20-21页 |
| 2.1.1 光谱特征的概念 | 第20页 |
| 2.1.2 光谱特征的提取方法 | 第20-21页 |
| 2.2 纹理特征及提取方法 | 第21-31页 |
| 2.2.1 纹理特征的概念 | 第21页 |
| 2.2.2 纹理特征的提取方法 | 第21-31页 |
| 2.3 典型土地覆盖的特征提取 | 第31-40页 |
| 2.3.1 光谱特征提取 | 第31-33页 |
| 2.3.2 纹理特征提取 | 第33-40页 |
| 2.4 典型地物多尺度特征库的构建 | 第40-45页 |
| 2.4.1 空间数据库实现原理 | 第40-42页 |
| 2.4.2 空间数据库的实现过程 | 第42页 |
| 2.4.3 光谱及纹理特征统计量数据库 | 第42-43页 |
| 2.4.4 纹理图像入库 | 第43-44页 |
| 2.4.5 数据浏览 | 第44-45页 |
| 第三章 最优尺度分析 | 第45-52页 |
| 3.1 最优尺度 | 第45-46页 |
| 3.2 最优尺度的计算方法 | 第46-48页 |
| 3.2.1 局部方差法 | 第46-47页 |
| 3.2.2 变异函数法 | 第47-48页 |
| 3.3 计算最优尺度 | 第48-52页 |
| 3.3.1 局部方差法计算最优尺度 | 第49-50页 |
| 3.3.2 变异函数法计算最优尺度 | 第50-52页 |
| 第四章 土地覆盖分类及分类的尺度效应 | 第52-59页 |
| 4.1 基于纹理特征的土地覆盖分类 | 第52-57页 |
| 4.2 土地覆盖分类的尺度效应 | 第57-59页 |
| 第五章 典型土地覆盖遥感尺度分析系统 | 第59-69页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第59-60页 |
| 5.1.1 系统流程分析 | 第59页 |
| 5.1.2 功能需求分析 | 第59-60页 |
| 5.2 系统开发环境简介 | 第60页 |
| 5.3 系统结构体系 | 第60-62页 |
| 5.4 输入输出 | 第62-63页 |
| 5.5 光谱及纹理特征提取 | 第63-64页 |
| 5.5.1 光谱统计量的计算 | 第63页 |
| 5.5.2 纹理特征提取 | 第63-64页 |
| 5.6 特征数据管理 | 第64-66页 |
| 5.7 遥感最优尺度分析 | 第66-67页 |
| 5.8 遥感图像分类 | 第67页 |
| 5.9 数据库备份与恢复 | 第67-69页 |
| 第六章 结论和展望 | 第69-71页 |
| 6.1 结论 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第76-77页 |
