基于遥感影像的图像类推法提高湖泊水量监测精度的研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究进展与现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 图像类推 | 第12-13页 |
| 1.2.2 提取水体信息 | 第13-14页 |
| 1.2.3 影像测定库容量 | 第14-15页 |
| 1.3 本论文主要研究内容和安排 | 第15-16页 |
| 第2章 图像类推 | 第16-24页 |
| 2.1 图像类推的思想 | 第16-17页 |
| 2.2 图像类推的算法 | 第17-23页 |
| 2.2.1 图像类推算法的概述 | 第17-19页 |
| 2.2.2 图像类推的细节描述 | 第19-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 图像类推生成超分辨率遥感影像 | 第24-40页 |
| 3.1 影像质量评定 | 第24-28页 |
| 3.1.1 客观评价 | 第24-28页 |
| 3.1.2 主观评价 | 第28页 |
| 3.2 基于图像类推的超分辨率遥感影像 | 第28-37页 |
| 3.2.1 图像类推的技术路线 | 第28-29页 |
| 3.2.2 高频信息提取 | 第29-34页 |
| 3.2.3 图像类推实现过程 | 第34-37页 |
| 3.4 超分辨率遥感影像质量评价 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 利用遥感影像提取湖泊库容量 | 第40-58页 |
| 4.1 遥感影像的预处理 | 第40-43页 |
| 4.1.1 影像资料 | 第40-41页 |
| 4.1.2 影像融合 | 第41-42页 |
| 4.1.3 影像裁剪 | 第42-43页 |
| 4.2 提取湖泊水体信息 | 第43-48页 |
| 4.2.1 水体在影像中的特性 | 第43-46页 |
| 4.2.2 提取水体信息 | 第46-48页 |
| 4.3 获取湖泊库容量 | 第48-53页 |
| 4.3.1 利用等深线生成DEM | 第48-49页 |
| 4.3.2 获取湖泊水位信息 | 第49-53页 |
| 4.3.3 获取湖泊库容信息 | 第53页 |
| 4.4 精度评定 | 第53-56页 |
| 4.4.1 水位精度评定 | 第53-55页 |
| 4.4.2 湖泊水量精度评定 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
