基于QuickBird影像的森林资源分类研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·遥感在林业调查中的主要应用 | 第9-11页 |
| ·GIS在林业调查中的主要应用 | 第11-12页 |
| ·国内外相关研究 | 第12-15页 |
| 第二章 研究区介绍及研究数据 | 第15-19页 |
| ·研究区概括 | 第15-16页 |
| ·地理位置 | 第15页 |
| ·气候状况 | 第15页 |
| ·地形与土壤状况 | 第15-16页 |
| ·动植物资源 | 第16页 |
| ·人文与经济条件 | 第16页 |
| ·研究数据及应用软件 | 第16-17页 |
| ·研究内容及目的 | 第17-18页 |
| ·研究技术路线 | 第18-19页 |
| 第三章 研究区遥感数据预处理 | 第19-30页 |
| ·QuickBird遥感数据简介 | 第19页 |
| ·QulckBird遥感数据在林业上的主要应用 | 第19-20页 |
| ·遥感影像的几何精校正 | 第20-22页 |
| ·数据融合 | 第22-25页 |
| ·IHS融合 | 第22-23页 |
| ·Brovey融合 | 第23-24页 |
| ·主成分融合 | 第24-25页 |
| ·植被指数生成 | 第25-26页 |
| ·归一化植被指数 | 第26页 |
| ·分类波段组合选择 | 第26-30页 |
| ·最佳指数 | 第27-28页 |
| ·信息熵 | 第28-30页 |
| 第四章 中山陵森林资源植被信息的提取 | 第30-44页 |
| ·计算机自动分类 | 第30页 |
| ·无监分类 | 第30页 |
| ·有监分类 | 第30页 |
| ·分类方法 | 第30-32页 |
| ·最大似然法 | 第30-31页 |
| ·支持向量机 | 第31-32页 |
| ·SVM基本思想 | 第31页 |
| ·核函数 | 第31-32页 |
| ·森林分类类型确定 | 第32-33页 |
| ·分类的原则和依据 | 第32-33页 |
| ·训练区选择 | 第33-34页 |
| ·分类结果精度评价 | 第34-40页 |
| ·分类精度的评价方法 | 第34页 |
| ·一级分类精度评价 | 第34-36页 |
| ·二级分类精度评价 | 第36-40页 |
| ·分类后处理 | 第40页 |
| ·孤点和小图版处理 | 第40页 |
| ·乔灌的划分及处理 | 第40页 |
| ·分类结果统计对比 | 第40-44页 |
| ·一级分类结果统计 | 第40-41页 |
| ·一级分类统计对比 | 第41-42页 |
| ·二级分类结果统计 | 第42-43页 |
| ·二级分类统计对比 | 第43-44页 |
| 第五章 主要树种森林生物量和生产力计算 | 第44-49页 |
| ·基本概念 | 第44页 |
| ·生物量研究方法 | 第44-46页 |
| ·乔木层生物量研究的一般方法 | 第44-45页 |
| ·区域森林生态系统乔木层生物量研究方法 | 第45-46页 |
| ·生物量计算 | 第46-47页 |
| ·生产力计算 | 第47-49页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·不足 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 详细摘要 | 第55-59页 |
