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基于MODIS数据的云南省土地覆盖分类研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第15-24页
    1.1 土地覆盖的概念第15-16页
    1.2 土地覆盖的研究背景及意义第16-17页
        1.2.1 土地覆盖的研究背景第16页
        1.2.2 研究意义与目的第16-17页
    1.3 国内外研究综述第17-21页
        1.3.1 国外研究现状第17-18页
        1.3.2 国内研究现状第18-20页
        1.3.3 研究的不足之处第20-21页
    1.4 研究内容与技术路线第21-24页
        1.4.1 主要研究内容第21页
        1.4.2 技术路线第21-24页
第2章 研究区概况与数据源第24-32页
    2.1 研究区概况第24-27页
        2.1.1 地理位置第24-25页
        2.1.2 自然地理环境第25-26页
        2.1.3 社会经济概况第26-27页
    2.2 数据源的选择及预处理第27-31页
        2.2.1 MODIS数据探测器与数据产品第27-28页
        2.2.2 辅助数据第28-29页
        2.2.3 数据的选择及预处理第29-31页
    2.3 小结第31-32页
第3章 MODIS土地覆盖分类的特征提取与选择第32-44页
    3.1 分类系统的确定第32-35页
        3.1.1 实验区概况第32-33页
        3.1.2 分类系统第33-34页
        3.1.3 样本点的选择第34-35页
    3.2 分类特征的选择和提取第35-43页
        3.2.1 分类特征提取方法第35-36页
        3.2.2 类别可分性判别原则第36-38页
        3.2.3 分类特征提取和最优分类特征的选择第38-43页
    3.3 小结第43-44页
第4章 四种分类方法分类实验与性能比较第44-69页
    4.1 分类方法及原理第44-49页
        4.1.1 最大似然法第44-45页
        4.1.2 BP神经网络法第45-47页
        4.1.3 决策树分类第47页
        4.1.4 支持向量机第47-49页
    4.2 组合不同分类特征的分类实验第49-60页
        4.2.1 组合I第50-52页
        4.2.2 组合II第52-55页
        4.2.3 组合III第55-57页
        4.2.4 组合IV第57-59页
        4.2.5 实验结论第59-60页
    4.3 分类方法性能比较第60-62页
        4.3.1 分类性能的衡量指标第60-61页
        4.3.2 模型复杂度与训练样本第61-62页
        4.3.3 训练精度与估计精度第62页
        4.3.4 特征维数与训练样本数第62页
    4.4 对比实验第62-67页
        4.4.1 训练速度与测试精度的对比第62-64页
        4.4.2 分类器的分类精度与训练样本的关系第64-65页
        4.4.3 分类器的分类精度与数据维数的关系第65-67页
    4.5 小结第67-69页
第5章云南省的土地覆盖分类第69-84页
    5.1 土地覆盖分类系统选择第69-70页
    5.2 训练样本数据的选择第70-71页
    5.3 基于最优方法的基于2013年云南省土地覆盖分类第71-72页
    5.4 精度验证与评价第72-76页
        5.4.1 分类精度的概念和意义第72-73页
        5.4.2 误差来源及其特征第73-74页
        5.4.3 精度评价方法第74-75页
        5.4.4 分类结果精度与Kappa系数第75-76页
    5.5 土地覆盖分类结果分析第76-82页
        5.5.1 不同区域土地覆盖类型分布分析第76-78页
        5.5.2 不同海拔下土地覆盖分布情况第78-81页
        5.5.3 不同坡度下土地覆盖分布情况第81-82页
    5.6 小结第82-84页
第6章 结论与展望第84-86页
    6.1 结论第84-85页
    6.2 不足与展望第85-86页
参考文献第86-91页
攻读学位期间发表的论文和研究成果第91-92页
致谢第92页

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