面向对象的遥感影像模糊分类方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第7-8页 |
| ·研究内容 | 第8-9页 |
| ·本文的结构安排 | 第9-10页 |
| 2 现有的遥感影像分类方法概述 | 第10-15页 |
| ·图像分类方法的概念 | 第10页 |
| ·图像分类的主要方法 | 第10-15页 |
| ·模糊分类 | 第10-11页 |
| ·神经网络分类法 | 第11-12页 |
| ·支持向量机分类法 | 第12页 |
| ·基于专家知识和地学知识的影像分类 | 第12-13页 |
| ·K 近邻分类法 | 第13-14页 |
| ·小波分析 | 第14-15页 |
| 3 面向对象的模糊分类方法体系 | 第15-43页 |
| ·面向对象图像分类方法 | 第15页 |
| ·遥感影像的分割 | 第15-24页 |
| ·抖动分割算法 | 第16-23页 |
| ·多尺度分割 | 第23-24页 |
| ·模糊集及模糊分类的基本理论 | 第24-27页 |
| ·模糊C-均值算法简介 | 第27-30页 |
| ·遥感影像光谱特征及其提取 | 第30-34页 |
| ·均值类 | 第30页 |
| ·比率类 | 第30-31页 |
| ·方差类 | 第31页 |
| ·层间关系类 | 第31页 |
| ·相邻对象关系类 | 第31-34页 |
| ·遥感影像形状特征及其提取 | 第34-43页 |
| ·协方差矩阵 | 第34-35页 |
| ·绑定盒 | 第35页 |
| ·基本形状特征类 | 第35-37页 |
| ·位置特征类 | 第37-38页 |
| ·遥感影像的纹理特征 | 第38-43页 |
| 4 模糊分类系统模型的建立 | 第43-54页 |
| ·ELU 系统简介 | 第43页 |
| ·遥感影像的多尺度分割 | 第43-46页 |
| ·土地覆盖分类体系和标准 | 第46-47页 |
| ·模糊分类实现 | 第47-50页 |
| ·精度分析 | 第50-54页 |
| 5 总结 | 第54-55页 |
| ·工作总结 | 第54页 |
| ·不足与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59页 |
