高分影像空间结构特征建模与信息提取
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-15页 |
| 图目录 | 第15-17页 |
| 表目录 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-30页 |
| ·研究背景和意义 | 第18-19页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第19-25页 |
| ·空间结构特征描述与建模研究现状及趋势 | 第19-23页 |
| ·居民区提取研究现状及趋势 | 第23-25页 |
| ·主要研究内容与技术路线 | 第25-28页 |
| ·主要研究内容 | 第25-26页 |
| ·技术路线 | 第26-28页 |
| ·本文的组织结构 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 2 高分影像空间结构特征 | 第30-39页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·高分影像目标特征 | 第30-31页 |
| ·空间结构特征 | 第31-34页 |
| ·空间结构特征的概念和内涵 | 第31-33页 |
| ·高分影像中典型地物的空间结构特征 | 第33-34页 |
| ·空间结构特征的多层次分析框架 | 第34-38页 |
| ·空间结构的多层次性 | 第34-35页 |
| ·空间结构特征的分析方法 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 基于空间自相关统计的结构特征描述 | 第39-81页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·空间自相关统计的理论方法 | 第39-44页 |
| ·空间权重矩阵 | 第39-41页 |
| ·全局空间自相关统计量 | 第41-42页 |
| ·局部空间自相关统计量 | 第42-44页 |
| ·高分影像空间结构特征的自相关统计分析 | 第44-65页 |
| ·高分影像地物类的全局空间自相关结构特征 | 第44-46页 |
| ·高分影像地物类的局部空间自相关结构特征 | 第46-50页 |
| ·空间自相关结构特征用于高分影像分类 | 第50-65页 |
| ·基于方向空间自相关的结构特征描述 | 第65-80页 |
| ·方向空间关联性 | 第66-68页 |
| ·空间结构特征提取 | 第68-69页 |
| ·实验分析与比较 | 第69-79页 |
| ·结语与讨论 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 4 基于半变差的结构特征建模与居民区提取 | 第81-99页 |
| ·概述 | 第81页 |
| ·空间半变差函数的理论方法 | 第81-86页 |
| ·区域化变量与空间半变差函数 | 第81-84页 |
| ·论半变差函数模型 | 第84-86页 |
| ·空间结构特征建模的半变差函数方法 | 第86-98页 |
| ·基于半变差的结构建模与特征提取 | 第86-90页 |
| ·基于半变差函数的居民区结构特征建模与提取 | 第90-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 5 基于数据场的结构特征建模与居民区提取 | 第99-133页 |
| ·概述 | 第99-100页 |
| ·数据场的理论方法 | 第100-105页 |
| ·场和势 | 第100页 |
| ·数据场和势函数 | 第100-101页 |
| ·势函数形态及影响半径 | 第101-103页 |
| ·等势线(面) | 第103页 |
| ·图像数据场 | 第103-105页 |
| ·数据场与局部空间统计量的关系 | 第105-107页 |
| ·基于数据场的高分影像空间结构特征提取与影像分类 | 第107-111页 |
| ·空间结构特征提取 | 第107-108页 |
| ·空间特征用于影像分类 | 第108-110页 |
| ·结论 | 第110-111页 |
| ·基于数据场的居民区结构描述与提取 | 第111-132页 |
| ·概述 | 第111-112页 |
| ·从场的角度看居民区结构 | 第112-114页 |
| ·基于角点和数据场的居民区结构组织与提取 | 第114-131页 |
| ·结语与讨论 | 第131-132页 |
| ·本章小结 | 第132-133页 |
| 6 总结与展望 | 第133-136页 |
| ·总结 | 第133-135页 |
| ·展望 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-144页 |
| 攻博期间的科研情况 | 第144-146页 |
| 致谢 | 第146页 |
