面向对象分类方法在土地利用调查中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-20页 |
| 1.2.1 遥感技术在土地调查中的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 高分辨率遥感影像的发展及应用现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 遥感影像分类方法的研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第20-26页 |
| 1.3.1 研究内容和方法 | 第20页 |
| 1.3.2 研究区概况与影像数据源 | 第20-25页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第25-26页 |
| 1.4 论文安排 | 第26-27页 |
| 第2章 面向对象的遥感影像分类技术与方法 | 第27-43页 |
| 2.1 高分辨率遥感影像分割 | 第27-33页 |
| 2.1.1 影像的分割算法 | 第27-28页 |
| 2.1.2 面向对象的多尺度分割技术 | 第28-31页 |
| 2.1.3 多尺度分割参数的选择 | 第31-33页 |
| 2.2 影像对象分类技术 | 第33-43页 |
| 2.2.1 模糊数学分类方法 | 第33-37页 |
| 2.2.2 最邻近分类方法 | 第37页 |
| 2.2.3 影像对象的特征介绍 | 第37-43页 |
| 第3章 最优分割参数与分类特征的选择 | 第43-57页 |
| 3.1 最优尺度的选择 | 第43-47页 |
| 3.1.1 最优尺度定义 | 第43-44页 |
| 3.1.2 最优尺度的选择方法 | 第44-47页 |
| 3.2 最优分割参数的选择 | 第47-52页 |
| 3.2.1 最优分割参数的选择 | 第47-48页 |
| 3.2.2 多尺度分割实验 | 第48-52页 |
| 3.3 分类特征的选择及规则的构建 | 第52-57页 |
| 3.3.1 分类特征的选取 | 第53-54页 |
| 3.3.2 分类规则的构建 | 第54-57页 |
| 第4章 面向对象的遥感影像分类实验 | 第57-79页 |
| 4.1 遥感影像数据预处理 | 第57-62页 |
| 4.1.1 遥感影像融合 | 第57-59页 |
| 4.1.2 遥感影像几何精校正 | 第59-60页 |
| 4.1.3 遥感影像增强 | 第60-61页 |
| 4.1.4 遥感影像裁剪 | 第61-62页 |
| 4.2 多尺度分割参数选择实验 | 第62-64页 |
| 4.3 基于面向对象技术的土地分类信息提取 | 第64-71页 |
| 4.3.1 土地分类的依据和策略 | 第65页 |
| 4.3.2 建立分类体系 | 第65-66页 |
| 4.3.3 特征选择与分类结果 | 第66-71页 |
| 4.4 传统的基于像元法的影像分类 | 第71-73页 |
| 4.5 精度对比评价 | 第73-76页 |
| 4.6 面向对象分类矢量结果质量分析 | 第76-79页 |
| 第5章 面向对象的影像变化检测实验研究 | 第79-85页 |
| 5.1 变化检测分类体系与知识规则的构建 | 第80-81页 |
| 5.2 变化检测的结果分析 | 第81-85页 |
| 结论与展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 攻读学位期间发表的论文及科学研究经历 | 第93页 |
