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面向对象的土地覆盖信息提取方法的研究——以HJ、TM影像为例

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面向对象的土地覆盖信息提取方法的研究——以HJ、TM影像为例
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第1章 引言第8-15页
  1.1 课题研究的背景和意义第8-10页
    1.1.1 课题研究背景第8-9页
    1.1.2 课题研究意义第9-10页
  1.2 传统的遥感影像信息提取方法第10-11页
  1.3 国内外面向对象的遥感信息提取技术的研究现状第11-15页
    1.3.1 国外研究现状第12-13页
    1.3.2 国内研究现状第13-15页
第2章 土地覆盖分类系统与分类方法第15-28页
  2.1 土地覆盖分类系统的制定第15-19页
    2.1.1 国外土地覆盖分类系统第15-17页
    2.1.2 国内土地覆盖分类系统第17-19页
  2.2 土地覆盖信息的人工提取第19-22页
    2.2.1 土地覆盖信息目视解译标志的建立第19-22页
    2.2.2 土地覆盖信息的人工提取第22页
  2.3 土地覆盖信息的计算机智能提取第22-26页
    2.3.1 基于像元的计算机非监督分类第22-23页
    2.3.2 基于像元的计算机监督分类第23页
    2.3.3 面向对象的遥感信息提取第23-26页
  2.4 面向对象的土地覆盖研究方法和技术路线第26-28页
第3章 研究区概况及数据的预处理第28-35页
  3.1 研究区概况第28-29页
  3.2 研究区数据来源第29-30页
  3.3 数据预处理第30-35页
    3.3.1 影像的辐射定标及大气校正第30-31页
    3.3.2 影像的几何校正第31-32页
    3.3.3 影像的辐射增强第32-33页
    3.3.4 影像的最优波段选择第33-34页
    3.3.5 其他辅助数据的准备第34-35页
第4章 面向对象的土地覆盖信息提取第35-63页
  4.1 土地覆盖解译标志库的建立第35-40页
    4.1.1 采样线设计第35-37页
    4.1.2 样本的野外采集第37-39页
    4.1.3 样本的点的室内补充采集第39-40页
  4.2 面向对象的多尺度分割第40-45页
    4.2.1 影像对象的确定第41-42页
    4.2.2 分割尺度的选择第42-44页
    4.2.3 波段权重的设置第44页
    4.2.4 均质因子的设置第44-45页
  4.3 面向对象的监督分类第45-55页
    4.3.1 特征空间的定义第47-49页
    4.3.2 面向对象的Bayes分类第49-50页
    4.3.3 面向对象的KNN分类第50-52页
    4.3.4 面向对象的SVM分类第52-53页
    4.3.5 面向对象的Decision Tree分类第53-55页
  4.4 精度分析第55-61页
    4.4.1 Bayes分类结果精度评价第57-58页
    4.4.2 KNN分类结果精度评价第58-59页
    4.4.3 SVM分类结果精度评价第59-60页
    4.4.4 Decision Tree分类结果精度评价第60-61页
  4.5 分类后处理第61-63页
    4.5.1 云雾遮盖区的处理第61-62页
    4.5.2 湖泊、水库/坑塘、河流类型的处理第62页
    4.5.3 破碎细小对象的处理第62-63页
第5章 结论与展望第63-66页
  5.1 结论第63-64页
  5.2 不足与展望第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-72页
附录 试验区基于SVM分类结果专题图第72-73页
攻读学位期间的研究成果第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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