基于HJ-1A高光谱遥感树种识别的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·国外光学遥感研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外光学遥感应用现状 | 第12-14页 |
| ·国内光学遥感研究与应用现状 | 第14-15页 |
| ·环境与灾害监测小卫星研究现状 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文结构 | 第18-19页 |
| 2 研究区域及数据收集 | 第19-30页 |
| ·研究区域概况 | 第19-21页 |
| ·水文 | 第20页 |
| ·气候 | 第20页 |
| ·地形地貌 | 第20页 |
| ·植被 | 第20-21页 |
| ·HJ-1A高光谱遥感数据 | 第21-25页 |
| ·野外调查数据及仪器介绍 | 第25-28页 |
| ·样地布设 | 第25-26页 |
| ·Vertex Ⅸ 超声波测高仪 | 第26-27页 |
| ·GPS定位仪 | 第27-28页 |
| ·GIS专题数据 | 第28-30页 |
| 3 HJ-1A数据预处理 | 第30-42页 |
| ·去条带处理 | 第30-33页 |
| ·去条带处理方法 | 第30-32页 |
| ·去条带处理结果 | 第32-33页 |
| ·大气校正 | 第33-36页 |
| ·FLAASH校正基本原理 | 第34页 |
| ·FLAASH大气校正实现 | 第34-36页 |
| ·几何精校正 | 第36-38页 |
| ·图像镶嵌 | 第38-40页 |
| ·研究区提取 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 4 植被信息提取最佳HJ-1A波段选择 | 第42-53页 |
| ·特征选择原则 | 第42-43页 |
| ·特征选择方法 | 第43-51页 |
| ·最佳指数法特征选择 | 第43-46页 |
| ·波段指数法特征选择 | 第46-48页 |
| ·协方差特征值法特征选择 | 第48-49页 |
| ·光谱灰度值法特征选择 | 第49-51页 |
| ·光谱维混合距离评价波段选择 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于HJ-1A数据的树种识别 | 第53-65页 |
| ·高光谱分类方法 | 第53-54页 |
| ·非监督分类 | 第53页 |
| ·监督分类 | 第53-54页 |
| ·专家知识分类 | 第54页 |
| ·基于专家知识的树种识别 | 第54-63页 |
| ·基于光谱知识的树种识别 | 第54-57页 |
| ·基于光谱知识树种识别方法 | 第54-57页 |
| ·基于光谱值知识分类精度评价 | 第57页 |
| ·结合坡向数据树种识别 | 第57-60页 |
| ·结合坡向数据树种识别方法 | 第57-59页 |
| ·结合坡向数据再分类精度评价 | 第59-60页 |
| ·结合高程数据树种识别 | 第60-61页 |
| ·结合高程数据树种识别方法 | 第60-61页 |
| ·结合高程数据再分类精度评价 | 第61页 |
| ·结合坡向和高程数据树种识别 | 第61-63页 |
| ·结合坡向和DEM数据树种识别方法 | 第61-62页 |
| ·结合坡向和高程数据再分类精度评价 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
