| 第一章 绪论 | 第1-25页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-21页 |
| ·空间数据挖掘的数据模型 | 第10-13页 |
| ·空间矢量型数据挖掘算法 | 第13-15页 |
| ·遥感图像分类与挖掘算法 | 第15-17页 |
| ·数据仓库与OLAP技术 | 第17-19页 |
| ·数据挖掘 | 第19-21页 |
| ·遥感图像数据挖掘的主要理论和技术问题 | 第21-23页 |
| ·论文组织 | 第23-25页 |
| 第二章 遥感图像数据挖掘体系研究 | 第25-39页 |
| ·遥感图像数据挖掘系统特点和相关研究 | 第25-34页 |
| ·遥感图像数据挖掘面临的难点 | 第25-26页 |
| ·相关研究 | 第26-34页 |
| ·遥感图像数据挖掘流程分析 | 第34-36页 |
| ·系统结构设计 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 面向数据挖掘的遥感图像数据建模及特征提取技术 | 第39-51页 |
| ·遥感图像特征及数据模型分析 | 第39-42页 |
| ·遥感图像数据特征 | 第39-40页 |
| ·遥感图像数据模型 | 第40-42页 |
| ·面向数据挖掘的遥感图像多层信息抽象结构 | 第42-44页 |
| ·原始数据层 | 第43页 |
| ·图像特征层 | 第43页 |
| ·图像语义层 | 第43-44页 |
| ·图像语义-特征关联规则层 | 第44页 |
| ·面向数据挖掘的遥感图像特征提取技术 | 第44-48页 |
| ·图像色彩特征的提取 | 第45-46页 |
| ·图像纹理特征提取 | 第46-47页 |
| ·图像中目标的形状／空间位置特征的提取 | 第47-48页 |
| ·面向数据挖掘的数据模型高层视图 | 第48-49页 |
| ·面向数据挖掘的特征数据库模式 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 空间多维数据模型及OLAP设计 | 第51-68页 |
| ·空间多维数据模型 | 第51-53页 |
| ·关系型多维数据模型的局限性 | 第51-52页 |
| ·空间多维数据模型 | 第52-53页 |
| ·矢量型空间度量的物化及搜索 | 第53-60页 |
| ·指针交集算法的改进 | 第55-58页 |
| ·矢量型物化子方搜索算法 | 第58-60页 |
| ·遥感图像数据立方体及其OLAP设计与实验 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 遥感图像数据挖掘模型与实现 | 第68-95页 |
| ·遥感图像数据挖掘模型 | 第68-74页 |
| ·模型结构 | 第68-71页 |
| ·生成过程 | 第71-72页 |
| ·模型的使用 | 第72-74页 |
| ·开放式遥感图像数据挖掘算法设计 | 第74-77页 |
| ·开放式遥感图像数据挖掘算法的特征 | 第74-76页 |
| ·OLE DB PROVIDER FOR RSDM设计要点 | 第76-77页 |
| ·扩展ERDAS专家分类器 | 第77-79页 |
| ·ERDAS专家分类器概述 | 第77-78页 |
| ·遥感图像数据挖掘系统系统与ERDAS专家分类器的集成技术 | 第78-79页 |
| ·综合实验 | 第79-94页 |
| ·概述 | 第79-80页 |
| ·RSDMM决策树分类模型的生成 | 第80-84页 |
| ·RSDMM决策树分类模型直接用于遥感图像分类 | 第84-89页 |
| ·HOPFIELD模型用于遥感图像分类 | 第89-94页 |
| ·实验分析及结论 | 第94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 总结与展望 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-105页 |
| 博士论文研究期间的主要工作介绍 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
