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面向生态系统碳收支服务的HJ-1A/B影像分类关键技术

论文创新点第5-9页
摘要第9-11页
Abstract第11-13页
第1章 绪论第14-32页
    1.1 研究背景与意义第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-26页
        1.2.1 陆地生态系统碳收支评估研究现状第17-19页
        1.2.2 基于遥感的土地覆盖分类方法研究现状第19-25页
            1.2.2.1 基于像元的分类第20-23页
            1.2.2.2 面向对象的分类第23-25页
        1.2.3 存在的问题第25-26页
    1.3 研究方案第26-30页
        1.3.1 研究内容第26-28页
        1.3.2 技术路线第28-30页
    1.4 论文组织结构第30-32页
第2章 面向碳收支的土地覆盖分类系统第32-48页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 现有的土地覆盖分类系统第33-37页
    2.3 面向碳收支的土地覆盖分类系统特点第37-38页
    2.4 面向碳收支的分类系统划分原则与依据第38-41页
        2.4.1 分类系统设计原则第38-39页
        2.4.2 分类系统中需要澄清和界定的问题第39-40页
        2.4.3 分类系统设计依据第40-41页
    2.5 面向碳收支的分类系统设计第41-44页
    2.6 土地覆盖类型遥感识别的可行性第44-47页
    2.7 本章小结第47-48页
第3章 多源多时相遥感影像辐射归一化第48-62页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 绝对辐射归一化第49-50页
    3.3 相对辐射归一化第50-56页
        3.3.1 基于像元对的相对辐射归一化方法第51-55页
        3.3.2 基于分布的相对辐射归一化方法第55-56页
    3.4 多时相遥感影像辐射归一化方法应用策略第56-57页
    3.5 HJ-1A/B与TM影像的相对辐射归一化第57-61页
        3.5.1 算法介绍第57-59页
            3.5.1.1 改进的自动散点控制回归算法(IASCR法)第57-58页
            3.5.1.2 顺序转换法(OC法)第58-59页
        3.5.2 相对辐射归一化结果第59-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第4章 面向碳收支的遥感图像变换方法第62-77页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 LBV变换基本原理第63-66页
    4.3 HJ影像的LBV变换方法第66-71页
        4.3.1 数据分析第66-67页
        4.3.2 LBV公式推导第67-70页
        4.3.3 LBV变换结果第70-71页
    4.4 HJ影像的KL变换和KT变换第71-75页
        4.4.1 KL变换结果第71-73页
        4.4.2 KT变换结果第73-75页
    4.5 图像变换对固碳主体分类的影响第75-76页
    4.6 本章小结第76-77页
第5章 面向对象分类的对象构建与特征选择第77-98页
    5.1 引言第77-78页
    5.2 影像对象构建第78-80页
        5.2.1 分割图层及图层权重第78页
        5.2.2 分割尺度第78-79页
        5.2.3 分割参数第79-80页
    5.3 对象特征提取第80-89页
        5.3.1 常用的对象特征第80-87页
        5.3.2 碳收支相关特征第87-89页
    5.4 对象特征筛选第89-97页
        5.4.1 特征去相关第90-91页
        5.4.2 基于类内距离和类间距离的特征精选第91-93页
            5.4.2.1 类间距离测度第91-92页
            5.4.2.2 类内距离测度第92-93页
            5.4.2.3 构建评价准则第93页
        5.4.3 特征筛选结果第93-97页
    5.5 本章小结第97-98页
第6章 面向碳收支的自动分类方法第98-112页
    6.1 引言第98-99页
    6.2 一级类信息提取第99-105页
        6.2.1 基于最佳分离阈值的自动分类方法第99-101页
        6.2.2 分类规则的制定第101-103页
        6.2.3 分类结果及精度评价第103-105页
    6.3 二级类信息提取第105-107页
        6.3.1 基于最近邻的监督分类方法第105-106页
        6.3.2 训练样本的选择第106页
        6.3.3 分类结果及精度评价第106-107页
    6.4 方法的可移植性检验第107-111页
    6.5 本章小结第111-112页
第7章 结论与展望第112-116页
    7.1 全文总结第112-113页
    7.2 主要创新点第113-114页
    7.3 研究展望第114-116页
参考文献第116-125页
攻读博士学位期间发表的论文与科研情况第125-126页
致谢第126-127页

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