| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究内容及技术路线 | 第11-13页 |
| 2 抽样调查原理及方法 | 第13-29页 |
| ·抽样调查的原理及基本概念 | 第13-18页 |
| ·抽样调查的原理 | 第13-15页 |
| ·抽样的基本概念 | 第15-18页 |
| ·几种基本抽样方法介绍 | 第18-29页 |
| ·简单随机抽样 | 第18-20页 |
| ·整群抽样 | 第20-22页 |
| ·分层随机抽样 | 第22-25页 |
| ·多阶抽样 | 第25-27页 |
| ·系统抽样 | 第27-28页 |
| ·非概率抽样 | 第28-29页 |
| 3 研究区样本遥感影像分类方法的选择 | 第29-39页 |
| ·几种常用遥感影像分类方法的介绍 | 第29-32页 |
| ·最小距离分类法 | 第29页 |
| ·最大似然分类方法 | 第29-30页 |
| ·支持向量机分类方法 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络分类方法 | 第31-32页 |
| ·加权变异粒子群BP神网络分类方法 | 第32-34页 |
| ·加权变异粒子群算法 | 第32-33页 |
| ·加权变异粒子群算法与BP神经网络的结合 | 第33-34页 |
| ·不同分类方法效果分析对比 | 第34-39页 |
| ·数据源及分析方法 | 第34-35页 |
| ·分类结果对比 | 第35-39页 |
| 4 基于多尺度遥感数据的研究区空间抽样方法设计及实施 | 第39-51页 |
| ·数据的准备 | 第39-41页 |
| ·空间抽样方法设计 | 第41-51页 |
| ·分层及样本量确定 | 第41-44页 |
| ·抽样及样本代表性评估 | 第44-48页 |
| ·外推方法 | 第48-51页 |
| 5 结果分析及展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |