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基于高分遥感的黑方台滑坡识别

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基于高分遥感的黑方台滑坡识别
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-20页
  1.1 研究背景和意义第10-13页
  1.2 面向对象方法滑坡识别国内外研究现状第13-15页
  1.3 课题来源第15页
  1.4 研究内容与技术路线第15-18页
    1.4.1 研究内容第15-16页
    1.4.2 技术路线第16-18页
  1.5 论文组织结构第18-20页
第二章 研究区概况及高分遥感数据预处理第20-28页
  2.1 研究区概况第20-24页
    2.1.1 地形地貌第20页
    2.1.2 地层岩性第20-21页
    2.1.3 气候水文第21-22页
    2.1.4 黑方台滑坡分布情况第22-24页
  2.2 黑方台高分辨率遥感数据介绍第24-25页
    2.2.1 GeoEye-1第24页
    2.2.2 WorldView-2第24-25页
  2.3 高分遥感数据预处理第25-28页
第三章 遥感影像滑坡识别技术方法第28-40页
  3.1 基于像元信息提取方法第28-31页
    3.1.1 监督分类第28-30页
    3.1.2 非监督分类第30-31页
  3.2 面向对象信息提取第31-37页
    3.2.1 影像分割第31-33页
    3.2.2 影像特征提取第33-35页
    3.2.3 影像对象分类技术第35-37页
  3.3 分类精度评价第37-40页
    3.3.1 基于混淆矩阵的分类精度评价方法第38-39页
    3.3.2 基于误差分析的分类精度评价方法第39-40页
第四章 基于高分遥感黑方台滑坡识别试验第40-51页
  4.1 数据源及其预处理第40-41页
  4.2 面向对象黑方台滑坡识别分析第41-47页
    4.2.1 图像分割第41-42页
    4.2.2 对象特征分析及识别第42-46页
    4.2.3 面向对象滑坡识别精度评价第46-47页
  4.3 基于像元黑方台滑坡识别分析第47-49页
    4.3.1 样本选择第47页
    4.3.2 图像分类第47-48页
    4.3.3 基于像元滑坡识别精度评价第48-49页
  4.4 面向对象滑坡提取方法与基于像元方法对比及分析第49-51页
第五章 面向对象变化检测黑方台滑坡识别试验第51-59页
  5.1 数据准备第51-52页
  5.2 面向对象变化监测提取滑坡第52-55页
  5.3 面向对象变化监测提取滑坡结果验证及分析第55-57页
  5.4 针对党川3号滑坡三维可视化分析第57-59页
结论与展望第59-62页
结论第59-60页
展望第60-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68-69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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