基于ETM数据的额济纳绿洲景观分类方法的研究

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基于ETM数据的额济纳绿洲景观分类方法的研究

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基于ETM数据的额济纳绿洲景观分类方法的研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-8 页
1 引言	第8-12 页
· 研究目的和意义	第8-9 页
· 遥感自动分类研究进展	第9-11 页
· 非监督分类方法	第9-10 页
· 监督分类方法	第10 页
· 决策树分类方法	第10-11 页
· 研究内容及技术路线	第11-12 页
· 研究内容	第11 页
· 技术路线	第11-12 页
2 研究区概况	第12-16 页
· 地质地貌	第13 页
· 气候	第13-14 页
· 植被	第14 页
· 土壤	第14-15 页
· 水文	第15-16 页
· 地表径流	第15 页
· 地下水资源	第15-16 页
3 ETM 数据处理	第16-21 页
· 数据处理过程	第16-19 页
· 彩色合成及波段选择	第16-17 页
· ETM 影像增强	第17 页
· 几何精校正	第17-19 页
· 影像的裁剪	第19 页
· 训练样本的选择	第19-21 页
4 额济纳绿洲 ETM 影像分类	第21-35 页
· 非监督分类	第21-24 页
· K-means 算法分类原理	第21-22 页
· K-means 算法分类过程及结果	第22-24 页
· 监督分类	第24-27 页
· 最大似然法原理	第24-25 页
· 最大似然法过程及结果	第25-27 页
· 决策树分类	第27-34 页
· 决策树分类过程	第27 页
· 各类地物光谱特征分析	第27-28 页
· 各类地物归一化植被指数(NDVI)特征的分析	第28-29 页
· 缨帽变换(K-T 变换)	第29-30 页
· 主成分分析(PCA)	第30-31 页
· 决策树分类过程及结果	第31-34 页
· 分类后景观类型的基本特征	第34-35 页
5 额济纳绿洲遥感影像自动分类精度分析	第35-38 页
· 非监督分类精度分析	第36 页
· 监督分类精度分析	第36-37 页
· 决策树分类精度分析	第37-38 页
6 结论	第38-40 页
致谢	第40-41 页
参考文献	第41-45 页
作者简介	第45 页

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