面向对象高分辨率遥感数据滑坡灾害信息提取研究
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 高分辨率卫星遥感发展应用研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 影像信息提取研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 滑坡信息提取研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 面向对象信息提取研究方法 | 第20-30页 |
| 2.1 遥感图像分割算法 | 第20-23页 |
| 2.1.1 区域生长法 | 第21页 |
| 2.1.2 多尺度分割算法 | 第21-23页 |
| 2.2 影像对象特征提取 | 第23-24页 |
| 2.3 影像对象分类 | 第24-27页 |
| 2.3.1 最近邻分类法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 模糊分类法 | 第25-27页 |
| 2.4 遥感影像分类精度评价 | 第27-29页 |
| 2.5 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 研究区概况和遥感数据源预处理 | 第30-40页 |
| 3.1 自然地理条件 | 第30页 |
| 3.2 区域地质背景 | 第30页 |
| 3.3 遥感数据源概况 | 第30-33页 |
| 3.4 遥感数据预处理 | 第33-39页 |
| 3.4.1 正射校正 | 第33-35页 |
| 3.4.2 几何配准 | 第35-36页 |
| 3.4.3 镶嵌 | 第36-37页 |
| 3.4.4 影像融合 | 第37-38页 |
| 3.4.5 图像裁剪 | 第38-39页 |
| 3.5 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 滑坡相关承灾体信息提取与滑坡体识别 | 第40-64页 |
| 4.1 多尺度分割分析 | 第40-42页 |
| 4.2 对象属性特征选取 | 第42-45页 |
| 4.3 基于变化检测的建筑物变化信息提取 | 第45-52页 |
| 4.3.1 变化检测数据预处理 | 第46页 |
| 4.3.2 建筑物对象提取 | 第46-49页 |
| 4.3.3 建筑物属性特征 | 第49页 |
| 4.3.4 建筑物损毁信息提取及精度分析 | 第49-52页 |
| 4.4 道路信息识别并提取 | 第52-55页 |
| 4.4.1 道路属性特征 | 第53-54页 |
| 4.4.2 道路信息提取结果及分析 | 第54-55页 |
| 4.5 植被信息提取 | 第55-57页 |
| 4.5.1 植被属性特征 | 第55页 |
| 4.5.2 植被信息提取结果及精度分析 | 第55-57页 |
| 4.6 基于支持向量机的滑坡体提取 | 第57-63页 |
| 4.6.1 支持向量机算法 | 第57-59页 |
| 4.6.2 研究区滑坡特征 | 第59-60页 |
| 4.6.3 滑坡体识别与信息提取 | 第60-63页 |
| 4.6.4 精度评价 | 第63页 |
| 4.7 小结 | 第63-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-67页 |
| 5.1 主要结论 | 第64-66页 |
| 5.2 研究的不足与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 在学期间的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
