| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 依托课题 | 第11页 |
| 1.2 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.3 选题依据 | 第12-14页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第14-19页 |
| 1.4.1 交通领域遥感应用的探索历程 | 第14页 |
| 1.4.2 国外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4.3 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4.4 总结与分析 | 第18-19页 |
| 1.5 本文研究内容与框架 | 第19-21页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5.2 论文框架 | 第20-21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 2 面向对象的车辆检测关键技术 | 第23-32页 |
| 2.1 面向对象多尺度分割技术 | 第23-25页 |
| 2.2 面向对象层次构建技术 | 第25-26页 |
| 2.3 面向对象的车辆特征分析 | 第26-29页 |
| 2.4 面向对象影像分类技术 | 第29-31页 |
| 2.4.1 面向对象的模糊分类方法 | 第29-30页 |
| 2.4.2 对象分类规则库构建 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 卫星影像车速估算原理及方法 | 第32-60页 |
| 3.1 WORLDVIEW-2卫星车辆运动时间确定 | 第32-38页 |
| 3.1.1 Worldview-2卫星概述 | 第33页 |
| 3.1.2 Worldview-2成像时间差分析 | 第33-35页 |
| 3.1.3 Worldview-2多光谱传感器滞后时间确定 | 第35-36页 |
| 3.1.4 Worldview-2多波段影像车辆“彩影”分析 | 第36-38页 |
| 3.2 基于主成分分析的车辆位置检测 | 第38-43页 |
| 3.2.1 主成分分析法原理 | 第39-40页 |
| 3.2.2 主成分分析法图像变换 | 第40-41页 |
| 3.2.3 基于主成分分析的车辆位置确定 | 第41-43页 |
| 3.3 基于PCA的车速提取流程建立 | 第43-59页 |
| 3.3.1 车辆影像对象层次构建 | 第44页 |
| 3.3.2 车辆多尺度分割参数确定 | 第44-48页 |
| 3.3.3 车辆特征分析及分类规则确定 | 第48-52页 |
| 3.3.4 运动车辆目标提取 | 第52-55页 |
| 3.4.5 车辆位置确定及速度估算 | 第55-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 4 实验例证 | 第60-77页 |
| 4.1 数据源选择 | 第60页 |
| 4.2 实验区数据源特点 | 第60-63页 |
| 4.3 图像预处理技术 | 第63-64页 |
| 4.4 实验验证一 | 第64-70页 |
| 4.4.1 车辆检测 | 第64-65页 |
| 4.4.2 变化位置检测 | 第65-68页 |
| 4.4.3 车速提取 | 第68-70页 |
| 4.5 实验验证二 | 第70-75页 |
| 4.5.1 车辆检测 | 第70-71页 |
| 4.5.2 变化位置检测 | 第71-73页 |
| 4.5.3 车速提取 | 第73-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 5 总结及展望 | 第77-80页 |
| 5.1 论文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 论文创新点 | 第78页 |
| 5.3 论文展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
