| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状及发展 | 第12-17页 |
| ·课题来源与现有基础 | 第17页 |
| ·研究目的、研究内容 | 第17页 |
| ·本文组织结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 建筑物提取算法研究 | 第19-29页 |
| ·建筑物自动提取算法研究 | 第19-23页 |
| ·GLC树的自动提取算法 | 第19-21页 |
| ·基于形状指数的自动提取算法 | 第21-23页 |
| ·建筑物半自动提取算法研究 | 第23-29页 |
| ·优化路径的递归种子填充算法 | 第23-25页 |
| ·改进的区域填充扫描线算法 | 第25-27页 |
| ·基于区域增长的提取算法 | 第27-29页 |
| 第3章 建筑物半自动提取策略及改进算法 | 第29-34页 |
| ·建筑物半自动提取策略 | 第29-31页 |
| ·改进的种子填充算法 | 第31-34页 |
| ·原理 | 第31-32页 |
| ·优化策略 | 第32页 |
| ·改进的算法流程 | 第32-34页 |
| 第4章 改进的建筑物半自动提取方法实现 | 第34-64页 |
| ·数据准备及影像分析 | 第34-37页 |
| ·遥感影像融合 | 第34-35页 |
| ·影像分析 | 第35-37页 |
| ·建筑物自动提取 | 第37-55页 |
| ·基于FeatureStation GeoEX的建筑物自动提取实现 | 第37-45页 |
| ·基于eCognition的建筑自动提取实现 | 第45-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-55页 |
| ·建筑物半自动提取 | 第55-57页 |
| ·DLG参与的建筑物半自动提取 | 第57-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-61页 |
| ·建筑半自动提取插件的设计与实现 | 第61-64页 |
| ·系统平台介绍 | 第61-62页 |
| ·插件功能及参数设置 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·创新点 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 在学期间参与项目及发表论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |