| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究成果和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 遥感图像去厚云方法的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 主要研究内容、行文结构 | 第10-12页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第10-11页 |
| 1.4.2 论文结构内容介绍 | 第11-12页 |
| 第2章 遥感图像厚云去除的相关理论研究 | 第12-19页 |
| 2.1 遥感传感器及其成像原理 | 第12页 |
| 2.2 遥感厚云及阴影成像机理 | 第12-13页 |
| 2.3 TM传感器下各波段的数据特点 | 第13-14页 |
| 2.4 小波变换 | 第14-18页 |
| 2.4.1 小波变换的理论简介 | 第14-15页 |
| 2.4.2 小波变换的定义及性质 | 第15-16页 |
| 2.4.3 小波去厚云的原理与方法 | 第16-17页 |
| 2.4.4 小波分解与重构算法的实现 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 多时相有云不重叠遥感图像去云及去阴影方法研究 | 第19-32页 |
| 3.1 基于小波融合多时相遥感图像去云方法 | 第19-21页 |
| 3.2 小波法去云的相关参数的选择结果 | 第21-25页 |
| 3.2.1 小波基函数的选择 | 第21-22页 |
| 3.2.2 小波分层数的选择 | 第22-24页 |
| 3.2.3 实验结果所用统计评价方法 | 第24-25页 |
| 3.2.4 小波分解权值的选择 | 第25页 |
| 3.3 对照厚云区域去阴影算法 | 第25-26页 |
| 3.4 各个波段去云去阴影图像 | 第26-31页 |
| 3.5 结论与分析 | 第31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 多时相有云及无云遥感图像云区域及其阴影检测 | 第32-43页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 云区域检测和对照厚云区域的阴影检测算法 | 第32-33页 |
| 4.3 厚云及阴影地域增强模型检测法 | 第33-39页 |
| 4.3.1 验证和发现各个地物的光谱特性规律 | 第34-38页 |
| 4.3.2 厚云及阴影地域增强模型下的云及云影检测 | 第38-39页 |
| 4.4 对照厚云区域检测算法与阴影增强模型下的算法效果对比 | 第39-41页 |
| 4.5 改进厚云阴影增强模型 | 第41-42页 |
| 4.6 结论与分析 | 第42页 |
| 4.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 全文总结 | 第43页 |
| 5.2 存在不足之处 | 第43-44页 |
| 5.3 前景展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 攻读硕士学位期间的科研及获奖情况 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
