耦合“图—谱”特征的遥感影像自动分类方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 图索引 | 第12-14页 |
| 表索引 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·研究背景 | 第15-17页 |
| ·遥感影像土地覆盖分类研究现状 | 第17-20页 |
| ·土地覆盖分类研究现状 | 第17-18页 |
| ·存在的问题 | 第18页 |
| ·遥感影像自动分类 | 第18-20页 |
| ·论文的主要研究内容及研究方法 | 第20-23页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第20-22页 |
| ·本文的研究方法 | 第22-23页 |
| ·论文的章节安排 | 第23-25页 |
| 第2章 遥感影像自动分类理论基础 | 第25-39页 |
| ·遥感影像分类方法概述 | 第25-34页 |
| ·模式识别分类方法 | 第26-30页 |
| ·支撑向量机分类器 | 第28-29页 |
| ·多分类器综合 | 第29-30页 |
| ·融入辅助知识的分类方法 | 第30-34页 |
| ·图像特征挖掘 | 第31-32页 |
| ·地学特征融合 | 第32-33页 |
| ·特征降维 | 第33-34页 |
| ·图谱耦合认知理论 | 第34-37页 |
| ·地学信息图谱理论 | 第34-35页 |
| ·遥感数据的“图-谱”特征 | 第35-36页 |
| ·图谱耦合认知理论 | 第36-37页 |
| ·耦合“图-谱”特征的自动分类方法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 遥感影像自动分类算法研究 | 第39-50页 |
| ·分步迭代的单要素自动分类 | 第39-44页 |
| ·算法总体流程 | 第39-40页 |
| ·光谱特征提取 | 第40-42页 |
| ·水体指数 | 第40-41页 |
| ·植被指数 | 第41-42页 |
| ·空间特征表达 | 第42-43页 |
| ·实验效果 | 第43-44页 |
| ·耦合“图-谱”特征的自动分类体系 | 第44-49页 |
| ·像素级自动分类 | 第44-46页 |
| ·像素级分类 | 第44-45页 |
| ·自动化改造 | 第45-46页 |
| ·对象级自动分类 | 第46-49页 |
| ·对象级分类 | 第46-48页 |
| ·自动化改造 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 自动分类优化关键技术研究 | 第50-70页 |
| ·光谱匹配技术改进相似性度量 | 第50-55页 |
| ·光谱匹配技术及其优化 | 第50-52页 |
| ·光谱角制图（SAM） | 第51页 |
| ·光谱相似度（SSV） | 第51页 |
| ·核映射下的度量 | 第51-52页 |
| ·实验方法 | 第52-53页 |
| ·实验效果 | 第53-55页 |
| ·研究区域 | 第53-54页 |
| ·结果及分析 | 第54-55页 |
| ·基于形状匹配的非线性回归度量 | 第55-59页 |
| ·形状匹配 | 第55-57页 |
| ·非线性回归 | 第57页 |
| ·实验方法及效果 | 第57-59页 |
| ·基于样本隶属度的模糊SVM 分类 | 第59-63页 |
| ·SVM 分类的模糊化 | 第59-61页 |
| ·实验方法及效果 | 第61-63页 |
| ·多层次图谱特征迭代分类 | 第63-69页 |
| ·多层次迭代分类 | 第63-65页 |
| ·自适应迭代过程 | 第65-67页 |
| ·主导类别选择 | 第65页 |
| ·特征计算 | 第65-66页 |
| ·基于最大互信息的特征选择 | 第66页 |
| ·迭代终止与收敛性 | 第66-67页 |
| ·实验方法及效果 | 第67-69页 |
| ·研究区域 | 第67页 |
| ·结果评价方法 | 第67页 |
| ·结果分析 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 自动分类系统及土地覆盖分类应用 | 第70-79页 |
| ·自动分类系统介绍 | 第70-71页 |
| ·干旱区流域土地覆盖分类应用 | 第71-74页 |
| ·地学知识库构建 | 第72-73页 |
| ·应用实验及分析 | 第73-74页 |
| ·研究区选择 | 第73页 |
| ·实验方法 | 第73-74页 |
| ·实验结果及分析 | 第74页 |
| ·海岸带土地覆盖分类应用 | 第74-78页 |
| ·地学知识库构建 | 第75-76页 |
| ·应用实验及分析 | 第76-78页 |
| ·研究区选择 | 第77页 |
| ·实验方法 | 第77页 |
| ·实验结果及分析 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-82页 |
| ·主要研究工作及结论 | 第79-80页 |
| ·本文创新之处 | 第80页 |
| ·研究的不足与今后展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第90页 |
