面向对象的高分辨率遥感影像分类在卫片执法中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 面向对象高分辨率遥感影像分类研究 | 第10-15页 |
| 1.1.1 研究背景和意义 | 第10-14页 |
| 1.1.2 面向对象概念的提出 | 第14-15页 |
| 1.2 面向对象遥感影像分类方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 高分辨率遥感发展 | 第15页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 面向对象遥感影像分类方法 | 第20-36页 |
| 2.1 面向对象分类方法概述 | 第20-21页 |
| 2.2 面向对象遥感影像分割 | 第21-29页 |
| 2.2.1 图像分割 | 第21-22页 |
| 2.2.2 遥感影像分割遵循原则 | 第22页 |
| 2.2.3 面向对象的高分辨率遥感影像分割算法 | 第22-24页 |
| 2.2.4 基于多尺度的遥感影像分割 | 第24-29页 |
| 2.3 建立分类体系 | 第29-30页 |
| 2.4 模糊分类 | 第30-33页 |
| 2.4.1 模糊集 | 第31页 |
| 2.4.2 模糊隶属函数 | 第31-33页 |
| 2.5 分类精度评价 | 第33-36页 |
| 2.5.1 精度评价基本方法 | 第33-34页 |
| 2.5.2 混淆矩阵和Kappa系数 | 第34-35页 |
| 2.5.3 精度评定 | 第35-36页 |
| 第三章 基于对象信息的影像特征提取 | 第36-46页 |
| 3.1 对象信息分析 | 第36-37页 |
| 3.2 对象的信息特征 | 第37-43页 |
| 3.2.1 类相关特征 | 第37-38页 |
| 3.2.2 对象特征 | 第38-43页 |
| 3.3 对象的属性特征 | 第43-44页 |
| 3.4 对象信息表达—“同物异谱”和“同谱异物” | 第44-46页 |
| 第四章 基于对象信息的分类实验 | 第46-66页 |
| 4.1 研究概况 | 第46-48页 |
| 4.1.1 研究数据概况 | 第46页 |
| 4.1.2 卫片执法 | 第46-48页 |
| 4.2 软件平台介绍 | 第48页 |
| 4.3 基于面向对象分类方法的实验信息提取 | 第48-58页 |
| 4.3.1 尺度的确定 | 第48-50页 |
| 4.3.2 影像多尺度分割 | 第50-51页 |
| 4.3.3 对象特征提取及分类 | 第51-58页 |
| 4.4 分类结果与精度评价 | 第58-66页 |
| 4.4.1 与传统分类方法进行实验结果对比 | 第58-61页 |
| 4.4.2 精度评价与分析 | 第61-66页 |
| 第五章 结论与展望 | 第66-70页 |
| 5.1 结论 | 第66-67页 |
| 5.2 工作讨论与展望 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
