| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-24页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·城区提取的研究综述 | 第13-16页 |
| ·建筑物检测的研究综述 | 第16-20页 |
| ·本论文的主要工作 | 第20-21页 |
| ·本文的课题来源及章节安排 | 第21-24页 |
| 2 高分辨率遥感影像目标特征分析 | 第24-36页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·目标的光谱特征分析 | 第24-25页 |
| ·目标的纹理特征分析 | 第25-27页 |
| ·目标的局部特征分析方法 | 第27-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 基于多特征融合的城区检测方法研究 | 第36-53页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·模式识别的核方法 | 第36-40页 |
| ·基于多核学习的特征融合方法 | 第40-43页 |
| ·基于多特征融合的城区检测方法 | 第43-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 4 基于多幅不同场景遥感影像的无监督的城区协同检测算法研究 | 第53-81页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·基于角点特征的候选城区区域提取 | 第54-63页 |
| ·城区区域协同检测算法 | 第63-73页 |
| ·实验结果与分析 | 第73-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 5 基于视觉认知启发的城区建筑物分级提取算法研究 | 第81-98页 |
| ·引言 | 第81-83页 |
| ·基于邻域总变分的建筑物分割 | 第83-85页 |
| ·建筑物分级提取框架 | 第85-91页 |
| ·实验结果与分析 | 第91-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 6 全文总结与研究工作展望 | 第98-102页 |
| ·研究内容总结 | 第98-99页 |
| ·本文创新之处说明 | 第99-100页 |
| ·论文进一步的研究方向 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-113页 |
| 附录 1 作者在攻读博士学位期间科研成果 | 第113-115页 |
| 附录 2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第115-116页 |
| 附录 3 作者在攻读博士学位期间参与的项目 | 第116页 |