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基于遥感影像的地物要素智能识别与提取研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内研究进展及存在问题第11-14页
        1.2.1 国外研究进展第11-12页
        1.2.2 国内研究进展第12-13页
        1.2.3 研究难点第13-14页
    1.3 论文的研究内容和技术路线第14-15页
        1.3.1 研究内容第14页
        1.3.2 论文技术路线第14-15页
    1.4 本章小结第15-16页
第二章 数学形态学和分水岭分割第16-34页
    2.1 数学形态学原理第16-23页
        2.1.1 二值数学形态学第16-21页
        2.1.2 灰度图像数学形态学第21-23页
    2.2 分水岭分割原理第23-26页
        2.2.1 浸水模型的分水岭淹没第24-25页
        2.2.2 浸水模型分水岭算法现实过程第25-26页
    2.3 彩色图像梯度结合形态学滤波和标记的分水岭分割第26-33页
        2.3.1 彩色遥感影像的向量梯度计算第27-28页
        2.3.2 梯度图像修正与标记第28-30页
        2.3.3 分割区域的合并第30-31页
        2.3.4 实验与结果分析第31-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 影像特征与面向对象的分类第34-45页
    3.1 影像特征第34-37页
        3.1.1 光谱特征第34页
        3.1.2 形状特征第34-36页
        3.1.3 纹理特征第36-37页
    3.2 地物特征分析及量化第37-41页
        3.2.1 水体特征分析及量化第37-40页
        3.2.2 道路特征分析及量化第40-41页
        3.2.3 居民地特征分析及量化第41页
    3.3 基于规则的地物信息提取第41-44页
        3.3.1 模糊分类法第42页
        3.3.2 隶属函数第42页
        3.3.3 模糊分类研究第42-43页
        3.3.4 模糊分类流程第43-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 遥感影像地物信息提取第45-56页
    4.1 天绘卫星数据概况第45-46页
    4.2 数据预处理第46-48页
        4.2.1 影像几何校正第46-47页
        4.2.2 影像融合第47-48页
        4.2.3 研究区域选取第48页
    4.3 融合影像分水岭分割第48-50页
    4.4 面向对象的影像分类第50-53页
        4.4.1 提取水体第51页
        4.4.2 提取道路第51-52页
        4.4.3 提取居民地第52-53页
    4.5 精度评价第53-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 结论及展望第56-58页
    5.1 结论第56-57页
    5.2 展望第57页
    5.3 本章小结第57-58页
参考文献第58-62页
致谢第62页

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