| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 无人机系统研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 无人机遥感研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 土地利用分类研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目的、研究内容与技术路线 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第16页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 研究区概况与实验数据预处理 | 第18-29页 |
| 2.1 研究区概况 | 第18-20页 |
| 2.2 DOM制作与实验区影像获取 | 第20-23页 |
| 2.2.1 SfM运动恢复结构技术简介 | 第20页 |
| 2.2.2 SfM技术制作DOM过程 | 第20-21页 |
| 2.2.3 DOM精度评定 | 第21-22页 |
| 2.2.4 获取实验区影像 | 第22-23页 |
| 2.3 基于平均J-M距离增量的影像特征选取 | 第23-28页 |
| 2.3.1 平均J-M距离增量 | 第23-24页 |
| 2.3.2 纹理特征选取 | 第24-27页 |
| 2.3.3 可见光植被指数选取 | 第27-28页 |
| 2.3.4 实验区影像多特征融合 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于面向对象的两阶段村域土地利用分类 | 第29-40页 |
| 3.1 多尺度分割算法原理 | 第29-30页 |
| 3.2 面向对象的影像分类方法 | 第30-32页 |
| 3.2.1 基于规则的分类 | 第30-31页 |
| 3.2.2 最邻近法分类 | 第31-32页 |
| 3.3 地物提取特征 | 第32-34页 |
| 3.4 两阶段村域土地利用分类过程 | 第34-37页 |
| 3.4.1 第一阶段分类 | 第34-35页 |
| 3.4.2 第二阶段分类 | 第35-37页 |
| 3.5 两阶段村域土地利用分类精度评价 | 第37-39页 |
| 3.5.1 误差矩阵与精度指标 | 第37-38页 |
| 3.5.2 实验结果精度评定 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实验与分析 | 第40-49页 |
| 4.1 各因素对多尺度分割质量的影响分析 | 第40页 |
| 4.1.1 纹理特征与可见光植被指数对分割的作用 | 第40页 |
| 4.1.2 基于平均J-M距离增量特征选取的有效性验证 | 第40页 |
| 4.2 两阶段村域土地利用分类方法有效性验证 | 第40-48页 |
| 4.2.1 结合空间分析的全局最优分割尺度确定 | 第41-44页 |
| 4.2.2 决策数分类 | 第44页 |
| 4.2.3 支持向量机分类 | 第44-45页 |
| 4.2.4 随机森林分类 | 第45-46页 |
| 4.2.5 分类结果精度对比与分析 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 总结 | 第49-50页 |
| 不足与展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第57页 |