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基于像元分解的内陆地表水提取方法研究--以黄河流域不同水体类型为例

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 基于像元分类方法研究现状第11-12页
        1.2.2 基于混合像元分解方法的研究现状第12-13页
        1.2.3 存在的不足第13页
    1.3 研究目的、内容与技术路线第13-16页
        1.3.1 研究目的第13-14页
        1.3.2 研究内容第14页
        1.3.3 研究方法与技术路线第14-15页
        1.3.4 特色和创新点第15-16页
    1.4 论文的组织架构第16-18页
第二章 研究区、数据和水体波谱特征第18-25页
    2.1 研究区第18-20页
    2.2 数据来源及预处理第20-23页
        2.2.1 Landsat8卫星数据第20-21页
        2.2.2 Google Earth参考数据第21-22页
        2.2.3 数据预处理第22-23页
    2.3 水体波谱特征第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于NDWI/MNDWI/MNDWI~*水体提取研究第25-39页
    3.1 水体指数模型概述第25页
    3.2 NDWI模型第25-29页
        3.2.1 基于NDWI=0为阈值的提取结果分析第26-27页
        3.2.2 利用OTSU在NDWI基础上确定阈值的提取结果分析第27-29页
        3.2.3 对比分析第29页
    3.3 MNDWI模型第29-32页
        3.3.1 基于MNDWI=0为阈值的提取结果分析第30-31页
        3.3.2 利用OTSU在MNDWI基础上确定阈值的提取结果分析第31-32页
        3.3.3 对比分析第32页
    3.4 改进的MNDWI~*模型第32-36页
        3.4.1 基于改进的MNDWI~*=0为阈值的提取结果分析第33-34页
        3.4.2 利用OTSU在MNDWI~*基础上确定阈值的提取结果分析第34-35页
        3.4.3 对比分析第35-36页
    3.5 精度评价第36-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第四章 基于NDWI/MNDWI/MNDWI~*构建像元二分模型第39-58页
    4.1 构建像元二分模型第39-40页
        4.1.1 基于NDWI的像元二分模型第39页
        4.1.2 基于MNDWI的像元二分模型第39-40页
        4.1.3 基于改进的MNDWI~*的像元二分模型第40页
    4.2 像元二分模型中阈值的确定第40-43页
        4.2.1 NDWIwater和NDWIsoil参数的确定第40-41页
        4.2.2 MNDWIwater和MNDWIsoil参数的确定第41-42页
        4.2.3 MNDWI~*water和MNDWI~*soil参数的确定第42-43页
    4.3 基于像元二分模型提取水体结果分析和流程图第43-54页
        4.3.1 基于NDWI像元二分模型的水体提取结果分析第43-46页
        4.3.2 基于MNDWI像元二分模型的水体提取结果分析第46-49页
        4.3.3 基于MNDWI~*像元二分模型的水体提取结果分析第49-53页
        4.3.4 基于像元二分模型的水体提取的流程图第53-54页
    4.4 像元二分模型的精度分析第54-56页
    4.5 本章小结第56-58页
第五章 基于线性混合像元分解的水体信息提取第58-75页
    5.1 混合像元分解模型第58-59页
        5.1.1 线性光谱混合模型(LSMM)第58页
        5.1.2 改进的线性混合像元分解模型第58-59页
        5.1.3 改进的线性光谱混合像元分解的流程第59页
    5.2 线性光谱混合模型(LSMM)的端元选取第59-69页
        5.2.1 MNF变换第59-64页
        5.2.2 PPI计算第64-65页
        5.2.3 N维散点图第65-67页
        5.2.4 改进的线性混合像元分解模型结果第67-69页
    5.3 线性光谱混合模型分解结果第69-71页
        5.3.1 线性混合像元的分解第69-70页
        5.3.2 水体信息的提取第70-71页
    5.4 精度评价第71-72页
    5.5 多种方法的对比分析第72-74页
    5.6 本章小结第74-75页
第六章 结论与展望第75-78页
    6.1 本文结论第75-76页
    6.2 本文展望第76-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第82-83页
致谢第83页

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