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基于机载LiDAR和高光谱数据的树种分类及三维显示

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 树种分类研究现状第14-16页
        1.2.2 森林三维显示研究现状第16-18页
    1.3 发展态势第18页
    1.4 论文研究内容及路线第18-20页
        1.4.1 研究内容第18-19页
        1.4.2 技术路线第19-20页
    1.5 论文组织结构第20-22页
第二章 研究区域与数据第22-32页
    2.1 研究区域概况第22-23页
    2.2 研究区数据第23-31页
        2.2.1 遥感数据第23-26页
        2.2.2 样地实测数据第26-27页
        2.2.3 机载LiDAR数据预处理第27-28页
        2.2.4 高光谱影像数据预处理第28-31页
            2.2.4.1 辐射定标第28-29页
            2.2.4.2 几何校正第29页
            2.2.4.3 大气校正第29-30页
            2.2.4.4 机载LiDAR和高光谱影像配准第30-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第三章 机载LIDAR与高光谱数据特征构建与提取第32-50页
    3.1 复杂环境森林机载LiDAR与高光谱数据特征体系构建第32-35页
        3.1.1 机载LiDAR点云数据特征选择第33-35页
        3.1.2 高光谱影像特征选择第35页
    3.2 机载LiDAR点云数据特征提取第35-42页
        3.2.1 地形因子校正第35-37页
        3.2.2 单木分割第37-40页
        3.2.3 点云数据特征提取第40-42页
    3.3 高光谱影像特征提取第42-49页
        3.3.1 高光谱数据特征波段选择第43-44页
        3.3.2 光谱反射率特征第44页
        3.3.3 植被指数-NDVI第44-45页
        3.3.4 纹理特征第45-49页
            3.3.4.1 PCA变换第45-46页
            3.3.4.2 灰度共生矩阵(GLCM)第46-49页
    3.4 本章小结第49-50页
第四章 基于机载LIDAR和高光谱数据树种分类第50-57页
    4.1 遥感分类概述第50-51页
    4.2 基于SVM分类第51-53页
        4.2.1 SVM概述第51-52页
        4.2.2 核函数与参数选择第52-53页
    4.3 分类实验第53页
    4.4 研究区树种分类第53-54页
    4.5 精度评定第54-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第五章 系统设计与开发第57-76页
    5.1 需求分析与设计原则第57-58页
        5.1.1 需求分析第57-58页
        5.1.2 系统设计原则第58页
    5.2 开发配置与架构第58-60页
        5.2.1 系统开发配置第58-60页
        5.2.2 系统架构第60页
    5.3 系统设计中的主要技术和算法介绍第60-66页
        5.3.1 .NET开发平台介绍第60-61页
        5.3.2 Skyline第61-63页
        5.3.3 GDAL及其配置第63页
        5.3.4 MPT第63-65页
        5.3.5 3D模型第65-66页
        5.3.6 Instance技术第66页
    5.4 复杂环境森林树种分类与三维显示原型系统测试与应用第66-75页
        5.4.1 系统简介概述第67页
        5.4.2 数据管理第67-68页
        5.4.3 复杂环境森林三维显示第68-70页
        5.4.4 复杂环境森林三维场景功能第70-75页
            5.4.4.1 缩放与平移第71-72页
            5.4.4.2 视图切换与旋转第72-73页
            5.4.4.3 分层显示第73-74页
            5.4.4.4 属性查询第74-75页
        5.4.5 分类处理第75页
    5.5 本章小结第75-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 总结第76-77页
    6.2 展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-85页
攻读硕士学位期间取得的成果第85页

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