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矿山地表要素遥感特征提取与用地动态监测研究--以湖南省花垣县锰、铅锌矿区为例

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
缩略语表第8-11页
1 绪论第11-22页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 矿山遥感分类研究动态第12-16页
        1.2.2 遥感变化检测研究现状第16-17页
    1.3 研究内容及技术路线第17-21页
        1.3.1 研究内容第17-19页
        1.3.3 技术路线第19-21页
    1.4 论文结构安排第21-22页
2 研究区概况与数据预处理第22-32页
    2.1 研究区概况第22-24页
        2.1.1 自然地理概况第22-23页
        2.1.2 地质矿产概况第23-24页
    2.2 数据预处理第24-31页
        2.2.1 数据源第24-27页
        2.2.2 图像预处理第27-31页
    2.3 小结第31-32页
3 矿山地表要素解译标志的构建第32-41页
    3.1 矿山地表要素现状特征第32-36页
    3.2 矿山地表要素遥感影像解译标志构建第36-40页
        3.2.1 铅锌矿矿山地表要素遥感影像解译标志构建第36-38页
        3.2.2 锰矿矿山地表要素遥感影像解译标志构建第38-40页
    3.3 小结第40-41页
4 矿山占地时空变化及其驱动力分析第41-55页
    4.1 实验区位置概况第41页
    4.2 研究方法第41-44页
        4.2.1 决策树分类及分类模型构建第41-43页
        4.2.2 采矿用地变化检测方法模型第43-44页
    4.3 结果分析第44-53页
        4.3.1 分类结果精度评价第44-46页
        4.3.2 采矿用地的动态变化第46-50页
        4.3.3 采矿用地变化驱动力分析第50-53页
    4.4 小结第53-55页
5 典型矿区地表要素分层提取—以芭茅寨铅锌矿区为例第55-71页
    5.1 典型铅锌矿矿山地表要素特征发现第55-63页
        5.1.1 矿山地表要素光谱特征发现第55-58页
        5.1.2 矿山地表要素纹理特征发现第58-63页
    5.2 基于知识辅助的影像多尺度分割第63-66页
        5.2.1 多尺度分割方法第63-64页
        5.2.2 研究区多尺度分割实验第64-66页
    5.3 基于知识和面向对象的矿山要素提取第66-70页
        5.3.1 矿山地物分类规则的建立第66-67页
        5.3.2 芭茅寨实验区影像分类及结果分析第67-70页
    5.4 小结第70-71页
6 基于知识的矿山信息提取功能模块的构建第71-79页
    6.1 信息提取功能模块构建平台及思路介绍第71-72页
        6.1.1 构建平台介绍第71-72页
        6.1.2 功能模块构建思路介绍第72页
    6.2 功能模块简介与示例第72-78页
        6.2.1 模块简介第72-74页
        6.2.2 功能示例——以花垣县锰矿采矿区为例第74-78页
    6.3 小结第78-79页
7 结论与展望第79-83页
    7.1 结论第79-81页
    7.2 展望第81-83页
参考文献第83-89页
附录(一)第89-91页
附录(二)第91-93页
致谢第93页

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