| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景及目及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.1.2 研究目的意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第8-13页 |
| 1.2.1 光学遥感在森林分类中的应用 | 第8-9页 |
| 1.2.2 合成孔径雷达发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 极化SAR分类研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.4 PolSAR森林应用及分类研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.5 多源遥感数据分类研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文结构 | 第15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 研究区域概况及数据预处理 | 第16-25页 |
| 2.1 研究区域概况 | 第16-17页 |
| 2.1.1 地形地貌 | 第16页 |
| 2.1.2 气候特点 | 第16页 |
| 2.1.3 森林植被资源 | 第16-17页 |
| 2.2 实验数据收集 | 第17-19页 |
| 2.2.1 多时相RADARSAT-2数据 | 第17-18页 |
| 2.2.2 SPOT-5卫星数据 | 第18页 |
| 2.2.3 森林资源二类清查数据 | 第18-19页 |
| 2.2.4 地形数据 | 第19页 |
| 2.3 数据预处理 | 第19-24页 |
| 2.3.1 SPOT-5数据预处理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Radarsat-2数据预处理 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 分类特征参数确定 | 第25-31页 |
| 3.1 分类系统制定 | 第25页 |
| 3.2 极化特征参数提取 | 第25-29页 |
| 3.2.1 原始数据特征 | 第26-28页 |
| 3.2.2 极化分解参数特征参数 | 第28页 |
| 3.2.3 雷达数据的特性参数 | 第28-29页 |
| 3.3 分类参数提取选择 | 第29-30页 |
| 3.3.1 特征参数的相关性分析 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于遥感技术的林分类型识别 | 第31-43页 |
| 4.1 训练样本样本选取及分析 | 第31-32页 |
| 4.1.1 确定分类方案 | 第31页 |
| 4.1.2 训练样本样本选取 | 第31页 |
| 4.1.3 训练样本样本J-M分离度分析 | 第31-32页 |
| 4.2 基于最大似然法分类 | 第32-39页 |
| 4.2.1 单独SPOT影像林分类型分类及精度评价 | 第33-34页 |
| 4.2.2 结合SPOT与不同时相RADARSAT影像林分类型分类及精度评价 | 第34-37页 |
| 4.2.3 结合SPOT与多时相RADARSAT影像林分类型分类及精度评价 | 第37-39页 |
| 4.3 基于SVM支持向量机分类 | 第39-41页 |
| 4.3.1 SVM分类原理 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于SVM分类结果 | 第40-41页 |
| 4.4 分类结果与分析 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 不足与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
