高分辨率遥感森林植被分类提取研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-11页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-23页 |
| ·遥感技术在森林植被提取中的应用现状 | 第12-18页 |
| ·高分辨率遥感影像及信息提取 | 第18-22页 |
| ·高分辨率遥感影像特点 | 第18-21页 |
| ·面向对象的影像分析技术 | 第21-22页 |
| ·研究现状总体分析 | 第22-23页 |
| ·论文主要研究内容及章节安排 | 第23-25页 |
| ·研究目标 | 第23页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·章节安排 | 第24-25页 |
| 2 森林植被分类提取方法技术框架 | 第25-33页 |
| ·分类体系 | 第25页 |
| ·相关理论方法 | 第25-30页 |
| ·遥感影像分割 | 第25-29页 |
| ·图像分割 | 第26-27页 |
| ·多尺度分割 | 第27-29页 |
| ·决策树分类方法 | 第29-30页 |
| ·决策树分类方法概述 | 第29页 |
| ·CART决策树 | 第29-30页 |
| ·高分辨率遥感森林植被分类提取技术路线 | 第30-33页 |
| 3 研究区概况与数据 | 第33-49页 |
| ·研究区概况 | 第33-34页 |
| ·研究区数据 | 第34-38页 |
| ·遥感数据 | 第34-36页 |
| ·地面数据 | 第36-37页 |
| ·地形数据 | 第37-38页 |
| ·研究区遥感数据预处理 | 第38-39页 |
| ·影像融合 | 第39-46页 |
| ·遥感影像融合方法 | 第40-41页 |
| ·融合实验与评价 | 第41-46页 |
| ·实验方法 | 第41-42页 |
| ·融合结果评价方法 | 第42-43页 |
| ·融合结果评价 | 第43-45页 |
| ·实验结论 | 第45-46页 |
| ·遥感影像光谱可分性对比 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 改进多尺度分割流程与方法 | 第49-78页 |
| ·分割方法思路与流程 | 第49-50页 |
| ·各向异性扩散滤波 | 第50-51页 |
| ·基于Mean Shift的分割算法 | 第51-54页 |
| ·Mean Shift算法原理 | 第51-53页 |
| ·基于Mean Shift算法的遥感影像分割 | 第53-54页 |
| ·基于地形起伏度的地形分区 | 第54-56页 |
| ·地形起伏度地形分区方法 | 第54-56页 |
| ·地形分区边界的修正 | 第56页 |
| ·基于最小异质性的区域合并 | 第56-60页 |
| ·图模型构建 | 第57-58页 |
| ·合并准则 | 第58-59页 |
| ·区域合并过程 | 第59-60页 |
| ·分割尺度选择 | 第60-65页 |
| ·最优尺度选择方法 | 第61-62页 |
| ·基于先验知识的最优尺度选择方法 | 第62-65页 |
| ·基于改进多尺度分割方法的遥感影像分割 | 第65-77页 |
| ·滤波处理 | 第65-66页 |
| ·高分辨遥感影像初始分割 | 第66-68页 |
| ·地形分区 | 第68-70页 |
| ·最优分割尺度选择与分割结果 | 第70-76页 |
| ·对比评价 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 面向对象的森林植被分层提取方法 | 第78-109页 |
| ·引言 | 第78-82页 |
| ·影像对象特征及分析 | 第82-96页 |
| ·影像对象特征 | 第82-86页 |
| ·光谱特征 | 第82-83页 |
| ·纹理特征 | 第83-84页 |
| ·专题指数特征 | 第84-85页 |
| ·影像对象特征分析过程 | 第85-86页 |
| ·遥感影像对象特征分析 | 第86-96页 |
| ·地物主要表现形式归纳 | 第86-89页 |
| ·光谱特征分析 | 第89-93页 |
| ·专题指数分析 | 第93-94页 |
| ·纹理特征分析 | 第94-96页 |
| ·森林植被分类规则集的获取 | 第96-101页 |
| ·基于传统面向对象决策树的森林植被分类提取 | 第96-98页 |
| ·基于地形分区和决策树的森林植被分类提取 | 第98-100页 |
| ·基于改进分层提取的森林植被分类方法 | 第100-101页 |
| ·分类结果对比及分析评价 | 第101-108页 |
| ·精度评价理论 | 第101-102页 |
| ·分类结果与精度对比评价 | 第102-108页 |
| ·分类结果 | 第102-105页 |
| ·分类精度对比评价 | 第105-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 6 结论与展望 | 第109-112页 |
| ·结论 | 第109-110页 |
| ·创新点 | 第110页 |
| ·展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-125页 |
| 个人简介 | 第125-126页 |
| 导师简介 | 第126-127页 |
| 致谢 | 第127页 |
