| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·地理本体研究现状 | 第11-13页 |
| ·面向对象遥感技术发展现状 | 第13-14页 |
| ·面向对象遥感技术应用于地理本体推理研究的可行性 | 第14-15页 |
| ·本体推理技术概述 | 第14-15页 |
| ·面向对象遥感技术应用于地理本体推理研究的可行性 | 第15页 |
| ·研究内容、技术路线及结构安排 | 第15-19页 |
| ·研究目标与内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| ·全文组织与结构 | 第18-19页 |
| 第二章 地理本体基本理论 | 第19-30页 |
| ·地理本体概述 | 第19-24页 |
| ·地理本体的定义 | 第19页 |
| ·地理本体的构建 | 第19-22页 |
| ·地理本体的语义关系 | 第22-23页 |
| ·地理本体的表示 | 第23-24页 |
| ·规则推理的原理及优势 | 第24-25页 |
| ·领域本体的构建 | 第25-27页 |
| ·基于面向对象遥感技术的地理本体推理研究 | 第27-30页 |
| 第三章 面向对象遥感影像分析技术概述 | 第30-39页 |
| ·影像对象生成技术 | 第30-35页 |
| ·遥感影像分割技术概述 | 第30-31页 |
| ·多尺度分割概念 | 第31-32页 |
| ·多尺度分割原理 | 第32-33页 |
| ·多尺度分割参数的选择 | 第33-35页 |
| ·面向对象影像信息提取技术 | 第35-39页 |
| ·最邻近分类法 | 第36-37页 |
| ·隶属度函数分类法 | 第37页 |
| ·两种分类方法比较 | 第37-39页 |
| 第四章 面向对象尺度选择模型和尺度转换机制研究 | 第39-51页 |
| ·面向对象最优分割尺度选择模型 | 第39-42页 |
| ·面向对象最优分割尺度概述 | 第39-40页 |
| ·最优分割尺度的选择方法 | 第40-42页 |
| ·面向对象尺度转换方法 | 第42-44页 |
| ·影像特征模型研究 | 第44-49页 |
| ·常用影像特征 | 第44-47页 |
| ·常用植被指数指标 | 第47-48页 |
| ·常用的景观度量指标 | 第48-49页 |
| ·基于影像特征模型的面向对象尺度转换机制研究 | 第49-51页 |
| 第五章 基于面向对象遥感技术的地理本体推理规则提取 | 第51-82页 |
| ·研究区概况 | 第52-53页 |
| ·基于面向对象遥感影像对象的生成 | 第53-56页 |
| ·多尺度分割参数的设置 | 第53-54页 |
| ·多尺度影像层的建立 | 第54-56页 |
| ·农林部门最优分割尺度的选择 | 第56-59页 |
| ·基于最大面积法的最优分割尺度选择 | 第56-57页 |
| ·基于目标函数法的最优分割尺度选择 | 第57-59页 |
| ·基于面向对象遥感的影像信息提取 | 第59-62页 |
| ·基于影像特征的推理规则提取 | 第62-82页 |
| ·基于影像对象光谱均值模型的尺度转换实现 | 第63-64页 |
| ·适合农林部门地类解译的典型特征提取 | 第64-77页 |
| ·农林部门地类概念语义推理的规则提取 | 第77-82页 |
| 第六章 基于规则推理的地理本体查询系统实现 | 第82-88页 |
| ·基于规则推理的地理本体查询机制研究 | 第82-83页 |
| ·基于规则推理的地理本体查询系统实现 | 第83-88页 |
| ·试验设计 | 第83-84页 |
| ·试验实现与结果分析 | 第84-88页 |
| 第七章 结论与展望 | 第88-90页 |
| ·内容总结 | 第88页 |
| ·研究展望 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 攻读硕士学位期间获得的成果 | 第95页 |