| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究的背景 | 第8-11页 |
| ·高分辨率遥感及应用 | 第8页 |
| ·高分辨率遥感的发展状况 | 第8-9页 |
| ·面向对象的分类方法及国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·植被遥感分类的研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11-13页 |
| ·研究的内容方法和组织结构 | 第13-14页 |
| ·研究的内容 | 第13-14页 |
| ·研究的技术路线 | 第14页 |
| ·论文的结构 | 第14-16页 |
| 第二章 面向对象的遥感影像分类方法 | 第16-34页 |
| ·影像对象的分类技术方法 | 第16-17页 |
| ·遥感影像分割技术 | 第17-23页 |
| ·影像分割的概述 | 第17-18页 |
| ·多尺度分割的概念 | 第18-20页 |
| ·基于异质性最小原则的区域合并算法 | 第20-22页 |
| ·多尺度分割的技术流程 | 第22-23页 |
| ·面向对象的分类方法 | 第23-29页 |
| ·模糊数学分类方法 | 第23-25页 |
| ·最邻近分类方法 | 第25-29页 |
| ·面向对象分类方法的优点 | 第29-30页 |
| ·易康软件的介绍 | 第30-34页 |
| ·eCognition 软件的主要特点 | 第31页 |
| ·eCognition 面向对象的影像信息提取过程 | 第31-34页 |
| 第三章 基于面向对象的中山陵地区信息提取与分类 | 第34-47页 |
| ·研究区的概况及数据资料 | 第34-35页 |
| ·研究区的概况 | 第34页 |
| ·研究区的数据资料 | 第34-35页 |
| ·QuickBird 影像数据预处理 | 第35-37页 |
| ·几何精校正 | 第35-36页 |
| ·影像融合 | 第36-37页 |
| ·多尺度分割 | 第37-40页 |
| ·分割标准的确定 | 第37-38页 |
| ·多尺度分割试验 | 第38-40页 |
| ·面向对象的分类信息提取 | 第40-44页 |
| ·初级分类层次结构体系建立与特征空间的选择 | 第40-42页 |
| ·植被信息的提取 | 第42-44页 |
| ·精度评价 | 第44-47页 |
| 第四章 植被净初级生产力估算主要模型 | 第47-54页 |
| ·遥感在NPP 中的研究 | 第47-49页 |
| ·植被遥感的原理 | 第47页 |
| ·遥感植被覆盖分类 | 第47-48页 |
| ·净初级生产力与碳循环的意义 | 第48-49页 |
| ·净初级生产力估算模型 | 第49-50页 |
| ·气候生产力模型 | 第49页 |
| ·生理生态过程模型 | 第49页 |
| ·光能利用率模型 | 第49-50页 |
| ·中山陵景区NPP 遥感估算 | 第50-54页 |
| ·CASA 模型的特点 | 第50-51页 |
| ·光合有效辐射APAR 的估算 | 第51页 |
| ·光能利用率ε的估算 | 第51-52页 |
| ·中山陵景区NPP 的估算结果 | 第52-54页 |
| 第五章 结论与研究展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 详细摘要 | 第60-63页 |