摘要 | 第1-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
·研究意义 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-13页 |
·传统的研究方法 | 第11-12页 |
·基于GIS的生物质含量遥感模型 | 第12-13页 |
·论文研究内容与技术路线 | 第13-16页 |
·论文研究内容 | 第13-14页 |
·研究的技术路线 | 第14-16页 |
第二章 遥感数据源选取及预处理 | 第16-28页 |
·研究区概况 | 第16页 |
·数据源选取 | 第16-19页 |
·空间分辨率的选择 | 第16页 |
·波谱分辨率的选择 | 第16-17页 |
·时间分辨率的选择 | 第17页 |
·最佳时相的选择 | 第17页 |
·最终遥感图像的选择 | 第17-19页 |
·辅助数据 | 第19页 |
·遥感图像预处理 | 第19-23页 |
·辐射校正 | 第19-20页 |
·几何校正 | 第20-23页 |
·最佳波段的选择 | 第23-28页 |
·基于信息量的OIF指数的计算 | 第23-25页 |
·基于类内类间可分性准则的J值的计算 | 第25-26页 |
·基于信息量和类内类间准则的最佳波段选择 | 第26-28页 |
第三章 图像融合 | 第28-48页 |
·图像信息融合的基本概念 | 第28-29页 |
·遥感图像融合的传统方法 | 第29-32页 |
·小波变换融合 | 第32-35页 |
·小波变换的特点 | 第32页 |
·图像的小波变换 | 第32-35页 |
·实验与融合结果分析 | 第35-39页 |
·融合实验 | 第35-36页 |
·融合结果分析 | 第36-39页 |
·主观定性评价 | 第37页 |
·客观定量评价 | 第37-39页 |
·改进的小波变换融合 | 第39-48页 |
·传统的WT-PCA融合法 | 第39-40页 |
·改进的WT-PCA融合法 | 第40-48页 |
第四章 图像分类实验及结果分析 | 第48-64页 |
·遥感图像分类原理及方法介绍 | 第48-49页 |
·非监督分类(Unsupervised Classification) | 第49-52页 |
·K-means算法 | 第49页 |
·ISODATA算法 | 第49-50页 |
·两种算法的比较 | 第50-52页 |
·监督分类(Supervised Classification) | 第52-56页 |
·最小距离分类 | 第52-53页 |
·费歇尔(Fisher)线性判别分类 | 第53-54页 |
·平行管道分类 | 第54页 |
·最大似然分类 | 第54-55页 |
·各种算法的比较 | 第55-56页 |
·遥感图像的分类 | 第56-61页 |
·分类方法的选择 | 第56-57页 |
·分类过程及精度评价 | 第57-61页 |
·初始分类数及分类样本的确定 | 第57页 |
·分类与检验模板的建立与精度评价 | 第57-58页 |
·监督分类的精度评价 | 第58-61页 |
·生物质含量计算结果及分析 | 第61-64页 |
·研究区农作物分类面积 | 第61-62页 |
·研究区作物秸秆单产量 | 第62页 |
·生物质含量转换系数 | 第62页 |
·生物质含量计算结果 | 第62-63页 |
·生物质含量计算结果分析 | 第63-64页 |
第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
·结论 | 第64-65页 |
·存在的问题及研究展望 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-69页 |
攻读硕士学位期间发表论文 | 第69-70页 |
致谢 | 第70页 |