大区域居住用地信息特征遥感影像提取方法研究
| 中文摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-31页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状与存在的问题 | 第17-25页 |
| 1.2.1 多分类器组合的原理 | 第21-22页 |
| 1.2.2 多分类器组合方法的分类 | 第22-25页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第25-27页 |
| 1.4 研究技术路线 | 第27-29页 |
| 1.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 2 遥感提取居住用地基本方法 | 第31-45页 |
| 2.1 遥感影像数据的选择 | 第31-32页 |
| 2.2 分类体系和训练样本的选择 | 第32-33页 |
| 2.3 数据预处理 | 第33页 |
| 2.4 特征提取和选择 | 第33-34页 |
| 2.5 合适分类方法选择 | 第34-40页 |
| 2.5.1 基于象元的分类方法 | 第35页 |
| 2.5.2 亚象元分类方法 | 第35-36页 |
| 2.5.3 基于斑块的分类方法 | 第36-37页 |
| 2.5.4 背景信息分类方法 | 第37页 |
| 2.5.5 基于知识的分类方法 | 第37-38页 |
| 2.5.6 多分类器组合 | 第38-39页 |
| 2.5.7 分类方法总结 | 第39-40页 |
| 2.6 分类后处理 | 第40页 |
| 2.7 分类性能评价 | 第40-41页 |
| 2.8 分类精度评估 | 第41-42页 |
| 2.9 本章小结 | 第42-45页 |
| 3 多光谱遥感数据预处理 | 第45-53页 |
| 3.1 LANDSAT ETM+影像去条带 | 第45-47页 |
| 3.2 几何校正 | 第47-48页 |
| 3.3 影像的镶嵌和裁剪 | 第48-52页 |
| 3.4 影像的波段组合 | 第52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 多光谱遥感影像分类方法 | 第53-71页 |
| 4.1 非监督分类方法 | 第54-56页 |
| 4.2 监督分类方法 | 第56-58页 |
| 4.3 波谱分析的分类方法 | 第58-62页 |
| 4.3.1 居住用地的遥感信息机理分析 | 第58页 |
| 4.3.2 居住用地背景的光谱分析 | 第58-59页 |
| 4.3.3 居住用地及背景地物的光谱值分析 | 第59-62页 |
| 4.4 面向对象分类方法 | 第62-65页 |
| 4.5 指数法 | 第65-68页 |
| 4.6 精度评价 | 第68-70页 |
| 4.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 基于多分类器组合的北京市居住用地遥感信息提取 | 第71-100页 |
| 5.1 研究区概况 | 第71-72页 |
| 5.2 资料收集 | 第72-74页 |
| 5.3 影像预处理 | 第74页 |
| 5.4 分类体系和训练样本的选择 | 第74-77页 |
| 5.5 特征提取和选择 | 第77-80页 |
| 5.5.1 居住用地的遥感信息机理分析 | 第77-78页 |
| 5.5.2 居住用地背景的光谱分析 | 第78页 |
| 5.5.3 居住用地及背景地物的光谱值分析 | 第78-80页 |
| 5.6 分类性能评价与分类精度评估 | 第80-83页 |
| 5.7 居住用地专题信息提取 | 第83-85页 |
| 5.8 多分类器组合 | 第85-97页 |
| 5.9 多分类器组合结果精度评定 | 第97页 |
| 5.10 多分类器提取居住用地信息 | 第97-99页 |
| 5.11 本章小结 | 第99-100页 |
| 6 北京市居住用地信息分析 | 第100-109页 |
| 6.1 北京市居住用地时空分布规模特征 | 第100-106页 |
| 6.2 北京市居住用地时空分布强度特征 | 第106-107页 |
| 6.3 北京市居住用地时空分布形态特征 | 第107-108页 |
| 6.4 本章小结 | 第108-109页 |
| 7 研究结论与展望 | 第109-114页 |
| 7.1 研究结论 | 第109页 |
| 7.2 主要研究成果 | 第109-111页 |
| 7.3 关键技术与创新点 | 第111-112页 |
| 7.4 研究展望 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-128页 |
| 附录 | 第128-129页 |
