| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 遥感图像变化检测的基础知识 | 第15-21页 |
| 2.1 遥感图像的基础知识 | 第15-16页 |
| 2.2 遥感图像变化检测的基本理论 | 第16-19页 |
| 2.2.1 遥感图像变化检测的基本概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 遥感图像变化检测的主要流程 | 第17-19页 |
| 2.3 遥感图像变化检测结果评价方法 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法研究 | 第21-37页 |
| 3.1 多时相遥感图像变化检测方法的分类 | 第21页 |
| 3.2 现有的多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法 | 第21-34页 |
| 3.2.1 基于图像代数运算的多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法 | 第22-25页 |
| 3.2.2 基于图像变换的多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法 | 第25-27页 |
| 3.2.3 基于图像空间特征的多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法 | 第27-29页 |
| 3.2.4 基于图像分类的多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法 | 第29-31页 |
| 3.2.5 其他多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法 | 第31-34页 |
| 3.3 现有的多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法存在的问题 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 CIE Lab色彩空间下多时相遥感图像植被覆盖区域变化检测方法改进及应用 | 第37-53页 |
| 4.1 多时相遥感图像预处理 | 第37-42页 |
| 4.1.1 Homography matrix H图像校正 | 第37-39页 |
| 4.1.2 改进的Gamma校正 | 第39-41页 |
| 4.1.3 转换至CIE Lab色彩空间 | 第41-42页 |
| 4.2 构建CIE Lab色彩空间植被覆盖区域分组训练学习算法 | 第42-44页 |
| 4.3 植被覆盖区域变化检测 | 第44-47页 |
| 4.4 植被覆盖区域变化检测结果图像无意义区域消除 | 第47-49页 |
| 4.4.1 数学形态学开、闭运算基本概念 | 第47-48页 |
| 4.4.2 消除检测结果图像无意义区域 | 第48-49页 |
| 4.5 实验验证结果对比 | 第49-50页 |
| 4.6 改进后的算法在高分系统中的应用 | 第50-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果情况 | 第61页 |
