翁源县基于纹理信息及CART决策树技术的遥感影像分类研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 概论 | 第7-10页 |
| ·选题来源及研究目的和意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第7-9页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第9-10页 |
| 第二章 研究区概况 | 第10-13页 |
| ·自然地理条件 | 第10-12页 |
| ·社会经济条件 | 第12-13页 |
| 第三章 研究区遥感数据分析与预处理 | 第13-19页 |
| ·研究区遥感数据分析 | 第13-15页 |
| ·主要地物的光谱特征分析 | 第15页 |
| ·遥感数据及地面数据来源 | 第15-16页 |
| ·TM数据的预处理 | 第16-19页 |
| 第四章 遥感图像的融合处理 | 第19-29页 |
| ·主成分变换 | 第19-20页 |
| ·基于第一主成分的IHS融合 | 第20-21页 |
| ·基于第一主成分的Brovey融合 | 第21-22页 |
| ·小波融合 | 第22-24页 |
| ·各种植被指数提取 | 第24-29页 |
| 第五章 单时相遥感图像纹理特征提取 | 第29-33页 |
| ·纹理的定义及特征 | 第29页 |
| ·灰度共生矩阵法生成纹理特征 | 第29-33页 |
| 第六章 遥感图像分类 | 第33-49页 |
| ·遥感图像分类概述 | 第33页 |
| ·分类系统 | 第33-34页 |
| ·特征波段的选取 | 第34-35页 |
| ·训练区的选取 | 第35页 |
| ·决策树分类 | 第35-43页 |
| ·最大似然法分类 | 第43-45页 |
| ·分类结果评价 | 第45-49页 |
| 第七章 结论与展望 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 详细摘要 | 第55-58页 |
