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面向对象的遥感影像旱季水田利用信息提取

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12-15页
    1.2 国内外研究现状第15-16页
    1.3 研究目标和内容第16-17页
    1.4 技术路线第17-18页
第二章 面向对象的高分辨率遥感影像信息提取方法与技术第18-30页
    2.1 影像分割第18-21页
        2.1.1 相关术语第18-19页
        2.1.2 影像分割的算法第19-21页
    2.2 影像对象的特征介绍第21-25页
        2.2.1 影像对象自身的特征第21-25页
        2.2.2 影像对象的拓扑特征第25页
        2.2.3 影像对象的上下文特征第25页
    2.3 影像对象的分类第25-30页
        2.3.1 最邻近分类第26-27页
        2.3.2 模糊分类第27-30页
第三章 多尺度分割及最优分割尺度的选择第30-46页
    3.1 多尺度分割第31-35页
        3.1.1 多尺度分割的概念第31-33页
        3.1.2 基于异质性最小的区域合并算法第33-35页
    3.2 多尺度分割的流程第35-46页
        3.2.1 多尺度分割参数的选择第36-39页
        3.2.2 最优分割尺度的选择第39-46页
第四章 面向对象的遥感影像旱季水田利用信息提取第46-71页
    4.1 数据源及研究区域概况第46-47页
        4.1.1 实验数据源第46-47页
        4.1.2 研究区域概况第47页
    4.2 软件平台第47-48页
    4.3 高分辨率遥感影像多尺度分割和信息提取第48-59页
        4.3.1 研究区域多尺度分割第48-49页
        4.3.2 分类层次网络结构的建立和信息提取第49-50页
        4.3.3 分类特征的选择和粗分类第50-56页
        4.3.4 分类后处理第56-59页
    4.4 信息提取精度评价第59-62页
        4.4.1 最佳分类结果评价法第59-60页
        4.4.2 误差矩阵法第60-62页
    4.5 面向对象与传统基于像素的信息提取的比较第62-69页
        4.5.1 监督分类第62-67页
        4.5.2 面向对象的方法与基于像元法信息提取的比较第67-69页
    4.6 研究区域旱季水田利用信息分析第69-71页
第五章 结论和展望第71-73页
    5.1 结论第71-72页
    5.2 展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页
攻读硕士学位期间发表的论文和科研情况第77页
    一、发表的论文第77页
    二、参与项目第77页

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