基于高分辨率遥感影像的大麻作物信息提取方法研究

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基于高分辨率遥感影像的大麻作物信息提取方法研究

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基于高分辨率遥感影像的大麻作物信息提取方法研究

论文目录
摘要	第5-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-23页
1.1 研究背景和意义	第10-12页
1.2 基于像元的分类方法研究现状	第12-16页
1.2.1 基于像元的遥感影像分类理论	第12-15页
1.2.2 决策树分类	第15-16页
1.3 面向对象的分类方法研究现状	第16-21页
1.3.1 常用分割算法原理	第17-20页
1.3.2 面向对象的影像分类理论	第20-21页
1.4 研究内容与技术路线	第21-23页
1.4.1 研究内容	第21-22页
1.4.2 技术路线	第22-23页
第2章研究区概况与数据准备	第23-30页
2.1 研究区介绍	第23-24页
2.2 数据介绍	第24-26页
2.2.1 地面实测高光谱数据	第24-26页
2.2.2 实验数据	第26页
2.2.3 验证数据	第26页
2.3 数据预处理	第26-30页
2.3.1 辐射校正	第27-28页
2.3.2 正射校正	第28页
2.3.3 影像融合	第28-29页
2.3.4 几何精校正	第29页
2.3.5 影像裁剪	第29-30页
第3章基于像元的大麻地块信息提取	第30-38页
3.1 决策树分类特征选择	第30-34页
3.1.1 光谱特征	第31-33页
3.1.2 特征变换	第33-34页
3.2 基于决策树分类器的大麻提取	第34-38页
3.2.1 训练样本的选择及特征统计	第34-36页
3.2.2 人工设计决策树分类器	第36-38页
第4章面向对象的大麻地块信息提取	第38-53页
4.1 影像分割	第38-47页
4.1.1 eCognition常用分割算法	第38-41页
4.1.2 基于FNEA算法的改进分割方法	第41-42页
4.1.3 分割实验	第42-47页
4.2 影像分类特征选择	第47-50页
4.2.1 光谱特征	第47-48页
4.2.2 纹理特征	第48-49页
4.2.3 形状特征	第49-50页
4.3 对象提取	第50-53页
4.3.1 提取层次及规则建立	第50-53页
第5章精度评价	第53-57页
5.1 精度评价方法介绍	第53-54页
5.1.1 误差矩阵法	第53页
5.1.2 模糊分析法	第53-54页
5.1.3 像元尺度上的不确定评价法	第54页
5.2 精度评价的影响因素	第54页
5.3 实验结果分析	第54-57页
第6章总结与展望	第57-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-62页
附录	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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