| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 课题来源、研究内容与意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.4 研究区域概况 | 第11-13页 |
| 1.2 研究背景 | 第13-20页 |
| 1.2.1 遥感技术发展概况 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 森林资源区划概念 | 第18-20页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第20-23页 |
| 2 基于遥感影像分割的小班勾绘 | 第23-39页 |
| 2.1 遥感影像预处理 | 第23页 |
| 2.2 RGB颜色空间与LUV颜色空间 | 第23-26页 |
| 2.2.1 RGB颜色空间 | 第24页 |
| 2.2.2 LUV颜色空间 | 第24-25页 |
| 2.2.3 RGB转LUV颜色空间 | 第25-26页 |
| 2.3 中高分辨遥感影像分割概述 | 第26-28页 |
| 2.3.1 影像分割方法概述 | 第26-27页 |
| 2.3.2 遥感影像分割存在的问题 | 第27-28页 |
| 2.4 基于Mean Shift算法的遥感影像分割 | 第28-36页 |
| 2.4.1 Mean Shift算法原理 | 第28-33页 |
| 2.4.2 基于Mean Shift的遥感影像滤波 | 第33-34页 |
| 2.4.3 基于Mean Shift的遥感影像分割 | 第34-36页 |
| 2.5 基于64位平台的中高分辨率遥感影像分割 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 3 遥感影像解译 | 第39-47页 |
| 3.1 解译原理 | 第40-42页 |
| 3.2 人机交互判读 | 第42-46页 |
| 3.2.1 分割影像矢量化处理 | 第43-44页 |
| 3.2.2 人工选择样本 | 第44页 |
| 3.2.3 计算机自动识别分类 | 第44-46页 |
| 3.2.4 实验结果 | 第46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 中高分辨率遥感影像智能区划系统实现 | 第47-53页 |
| 4.1 软件系统目标 | 第47页 |
| 4.2 软件系统开发环境 | 第47-48页 |
| 4.3 软件系统功能实现 | 第48-51页 |
| 4.3.1 遥感影像小班勾绘实现 | 第48页 |
| 4.3.2 遥感影像解译人机交互判读实现 | 第48-51页 |
| 4.4 软件系统实现效果 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 结论与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 结论 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-63页 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
