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基于对象的遥感图像处理平台应用研究
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基于对象的遥感图像处理平台应用研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-19页
　　1.1 研究背景与意义第11-14页
　　1.2 研究内容第14-15页
　　1.3 论文背景及创新点第15-16页
　　1.4 ELU 平台介绍第16-17页
　　1.5 全文安排第17-19页
2 遥感影像多尺度分割算法第19-35页
　　2.1 遥感影像分割基本原理第19-20页
　　2.2 遥感影像的多尺度分割算法第20-34页
　　　　2.2.1 算法描述第20-21页
　　　　2.2.2 生长点的选择第21-23页
　　　　2.2.3 区域的拓扑关系第23-24页
　　　　2.2.4 区域的合并代价第24-25页
　　　　2.2.5 区域的合并策略第25-26页
　　　　2.2.6 针对遥感图像的分块策略第26-27页
　　　　2.2.7 遥感影像的分割实验第27-34页
　　2.3 本章小节第34-35页
3 遥感图像特征提取第35-51页
　　3.1 遥感影像的特征提取第35页
　　3.2 高空间分辨率遥感影像光谱特征第35-40页
　　　　3.2.1 均值类第35-36页
　　　　3.2.2 方差类第36页
　　　　3.2.3 比率类第36-37页
　　　　3.2.4 层间关系类第37页
　　　　3.2.5 相邻对象关系类第37-40页
　　3.3 高空间分辨率遥感影像形状特征第40-44页
　　　　3.3.1 协方差矩阵第40页
　　　　3.3.2 绑定盒第40-41页
　　　　3.3.3 基本形状特征类第41-43页
　　　　3.3.4 位置特征类第43-44页
　　3.4 高空间分辨率遥感影像纹理特征第44-51页
　　　　3.4.1 土地覆盖遥感影像纹理分析第44页
　　　　3.4.2 基于数学变换的纹理特征第44-45页
　　　　3.4.3 基于统计的纹理特征第45-51页
4 遥感影像的K 近邻分类第51-68页
　　4.1 遥感影像分类现状第51-54页
　　4.2 遥感影像K 近邻分类及实验分析第54-68页
　　　　4.2.1 多特征的K 近邻分类原理第54-55页
　　　　4.2.2 K 近邻分类特征优化与选择第55页
　　　　4.2.3 遥感影像K 近邻分类实验数据第55-57页
　　　　4.2.4 遥感影像K 近邻分类实验及其精度评价第57-68页
5 平台的技术解决方案第68-77页
　　5.1 分割结果的矢量化及数据压缩第68-72页
　　　　5.1.1 分割结果的栅格图和矢量图表示第68-70页
　　　　5.1.2 栅格图矢量化技术第70-71页
　　　　5.1.3 栅格图的压缩技术第71-72页
　　5.2 工程信息的存储结构第72-77页
　　　　5.2.1 工程信息的基本结构第72-74页
　　　　5.2.2 工程信息的存储与访问第74-77页
6 总结第77-80页
　　6.1 研究总结第77-78页
　　6.2 研究展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-84页
附录第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。
 
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