首页--农业科学论文--林业论文--森林工程、林业机械论文--森林测量、林业测绘论文--森林遥感论文

多角度高光谱遥感森林类型分类方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-26页
   ·高光谱遥感的概念及特点第10-12页
     ·高光谱遥感的定义第10页
     ·高光谱遥感的特点第10-12页
   ·高光谱遥感的研究现状第12-15页
     ·国际发展状况第12-13页
     ·国内发展状况第13-15页
   ·高光谱遥感数据应用领域及植被信息提取技术第15-18页
     ·生态环境调查中的应用第15-16页
     ·地质调查中的应用第16页
     ·城市调查中的应用第16-17页
     ·植被的典型光谱特征第17页
     ·高光谱遥感植被信息提取技术和方法第17-18页
   ·高光谱遥感森林应用第18-20页
     ·森林生物物理参数提取第18-20页
     ·森林生化参数提取第20页
     ·森林健康状态的遥感评价第20页
   ·高光谱遥感的发展趋势第20-22页
   ·多角度遥感观测模式及其技术现状和展望第22-23页
     ·多角度观测模式第22页
     ·多角度遥感技术现状和展望第22-23页
   ·多角度遥感的应用领域第23-25页
     ·地表植被分类的应用第23页
     ·森林火灾监测中的应用第23-24页
     ·森林参数反演研究现状第24页
     ·植被覆盖监测的应用第24-25页
   ·研究方案第25-26页
     ·研究的目的及意义第25页
     ·研究内容第25-26页
     ·技术路线第26页
2 研究区概况及数据获取第26-31页
   ·实验区概况第26-29页
     ·地理位置第26-27页
     ·气候第27页
     ·土壤第27页
     ·河流与湖泊第27-28页
     ·地质与地貌第28页
     ·植被资源第28-29页
   ·数据获取第29-31页
     ·数据简介第29页
     ·CHRIS 数据产品第29-31页
3 数据预处理及分类算法第31-47页
   ·去条带第32-33页
   ·大气校正与反射率计算第33-37页
     ·反射率计算第33-35页
     ·大气校正第35-37页
   ·正射校正第37-40页
     ·物理模型校正第38页
     ·几何模型纠正第38页
     ·两种模型的区别和选用第38-40页
   ·特征波段提取第40-42页
   ·遥感图像分类基本算法第42-47页
     ·光谱角度填图法第42-44页
     ·最大似然分类法第44-45页
     ·最小距离法第45-46页
     ·支持向量机第46-47页
   ·小结第47页
4 森林植被类型的多角度高光谱图像分类第47-71页
   ·遥感图像分类第48页
   ·高光谱遥感图像在分类识别中的优势第48页
   ·采用不同的分类方法对FZA=0 图像进行分类第48-53页
     ·分类结果第48-50页
     ·结果分析与评价第50-53页
   ·利用SVM 方法对CHRIS 五个角度图像进行分类第53-58页
     ·分类结果第54-55页
     ·结果分析与评价第55-58页
   ·利用SVM 对多角度组合图像进行分类第58-64页
     ·CHRIS 五个角度组合图像分类及结果评价第58-60页
     ·FZA=0 和FZA=-36 组合图像分类及结果评价第60-62页
     ·FZA=0、FZA=-36 和FZA=-55 组合图像分类及结果评价第62-64页
   ·利用SVM 对波段组合图像进行分类及分析评价第64-70页
     ·FZA=0 波段1 和2 与FZA=-36 波段1 组合图像分类及结果评价第64-66页
     ·FZA=0、FZA=-36 和FZA=-55 波段1 组合图像分类及结果评价第66-67页
     ·FZA=0 波段1 与FZA=-36 波段1 和2 组合图像分类及结果评价第67-69页
     ·FZA=0、FZA=36 和FZA=-36 波段1 组合图像分类及结果评价第69-70页
   ·小结第70-71页
5 结论与讨论第71-74页
   ·结论第71-72页
   ·讨论第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-81页
作者简介第81页

论文共81页,点击 下载论文
上一篇:三种配置模式沙柳林生长及其林内植物和土壤水分特征研究
下一篇:兴安落叶松林生态系统生产力与碳通量研究