基于GF-2遥感影像的农田面向对象变化检测方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第15-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.3 章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 遥感影像变化检测方法概述 | 第19-23页 |
| 2.1 基于特征的变化检测方法 | 第19-20页 |
| 2.1.1 基于空间特征的变化检测方法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 基于纹理特征的变化检测方法 | 第20页 |
| 2.2 基于像元的变化检测方法 | 第20-21页 |
| 2.3 面向对象的变化检测方法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 分类后比较法 | 第22页 |
| 2.3.2 直接比较法 | 第22-23页 |
| 第3章 遥感影像变化检测关键技术 | 第23-34页 |
| 3.1 常见的影像分割技术 | 第23-24页 |
| 3.1.1 基于边界的分割算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 基于区域的分割算法 | 第24页 |
| 3.2 多尺度分割 | 第24-29页 |
| 3.2.1 分割尺度 | 第25-26页 |
| 3.2.2 影像波段权重 | 第26页 |
| 3.2.3 异质性因子 | 第26-29页 |
| 3.3 影像特征选取 | 第29-30页 |
| 3.3.1 本质特征 | 第29页 |
| 3.3.2 拓扑特征 | 第29-30页 |
| 3.3.3 上下文特征 | 第30页 |
| 3.4 面向对象的分类方法 | 第30-31页 |
| 3.4.1 阈值分类方法 | 第30页 |
| 3.4.2 隶属度函数分类方法 | 第30-31页 |
| 3.4.3 最邻近分类方法 | 第31页 |
| 3.5 面向对象的变化检测原理 | 第31-34页 |
| 3.5.1 建立层次关系 | 第31-32页 |
| 3.5.2 叠加分析 | 第32页 |
| 3.5.3 定义存在性特征 | 第32-33页 |
| 3.5.4 定义变化类型 | 第33-34页 |
| 第4章 研究区概况及数据预处理 | 第34-38页 |
| 4.1 研究区域概况 | 第34-35页 |
| 4.1.1 地理位置及气候条件 | 第34-35页 |
| 4.1.2 土地资源及经济状况 | 第35页 |
| 4.2 数据源 | 第35-36页 |
| 4.3 数据预处理 | 第36-38页 |
| 4.3.1 正射校正 | 第36-37页 |
| 4.3.2 影像配准及融合 | 第37页 |
| 4.3.3 镶嵌及裁剪 | 第37-38页 |
| 第5章 面向对象的农田变化检测试验 | 第38-57页 |
| 5.1 多尺度分割的分割尺度设定 | 第38-41页 |
| 5.1.1 波段权重 | 第38页 |
| 5.1.2 分割参数的选择 | 第38-41页 |
| 5.2 面向对象的农田信息提取 | 第41-47页 |
| 5.2.1 分类层次的建立 | 第41页 |
| 5.2.2 定义特征空间 | 第41-44页 |
| 5.2.3 影像对象的提取 | 第44-47页 |
| 5.3 分类结果精度评价 | 第47-52页 |
| 5.3.1 目视解译 | 第47-49页 |
| 5.3.2 精度评价 | 第49-52页 |
| 5.4 农田变化检测试验 | 第52-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文结论 | 第57-58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 导师、作者简介及攻读学位期间发表文章 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
