SPOT5在森林资源调查中的应用研究--以资兴市天鹅山林场为例

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SPOT5在森林资源调查中的应用研究--以资兴市天鹅山林场为例

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SPOT5在森林资源调查中的应用研究--以资兴市天鹅山林场为例

论文目录
摘要	第1-6 页
ABSTRACT	第6-12 页
1 森林资源调查与遥感	第12-17 页
· 遥感的概念及其发展概况	第12-13 页
· 国外森林资源调查与遥感	第13-14 页
· 遥感在国内森林资源调查中的应用研究	第14-17 页
2 遥感分类方法概述	第17-22 页
· 森林植被遥感分类研究进展	第17-19 页
· 国外研究进展	第17-18 页
· 国内研究进展	第18-19 页
· 遥感分类的辅助技术	第19-22 页
· 影像融合	第19-21 页
· 像元级融合	第19 页
· 特征级融合	第19-20 页
· 分类级融合	第20-21 页
· 地理信息系统与遥感的结合	第21-22 页
3 本项研究工作的目的、意义和内容	第22-24 页
· 目的及意义	第22 页
· 研究内容及技术设计	第22-24 页
4 研究区地理位置和自然概况	第24 页
5 数据获取与处理	第24-29 页
5.1卫星数据源介绍	第24-26 页
· 地面数据处理	第26 页
· 遥感图像的预处理	第26-29 页
· 图像的几何校正	第26-28 页
· 遥感影像辐射校正和增强	第28-29 页
6 遥感影像特征分析及最佳波段选择	第29-39 页
· 传感器波段特征分析	第29-30 页
· 遥感影像数据统计特征分析	第30-34 页
· 直方图	第31-32 页
· 单波段数据统计	第32 页
· 多波段数据统计	第32-34 页
· 遥感影像地物光谱特征分析	第34-37 页
· 基于信息量的最佳波段组合选择分析	第37-39 页
· 熵与联合熵	第37-38 页
· 最佳指数(OIF)	第38 页
· 最佳波段组合选择结果	第38-39 页
7 图像融合	第39-43 页
· IHS变换	第40-41 页
· 主成分分析法	第41 页
· BROVEY变换	第41-42 页
· SPOT5影像融合结果及评价	第42-43 页
8 SPOT5在森林资源分类中的研究	第43-77 页
· 森林资源分类原则和依据	第43 页
· 森林资源土地类型的划分	第43-44 页
· 传统的计算机自动分类方法	第44-59 页
· 非监督分类	第45-51 页
· ISODATA算法	第46-48 页
· K-Mean算法	第48-51 页
· 监督分类	第51-59 页
· 最大似然分类法	第52-55 页
· 最小距离分类法	第55-59 页
· 基于纹理特征的计算机自动分类	第59-61 页
· 基于决策树的遥感影像分类研究	第61-65 页
· 目视解译	第65-68 页
· 解译标志的建立	第65 页
· 小班区划	第65-68 页
· 面向对象的决策树分类法	第68-73 页
· 面向对象的决策树分类法的提出	第68-69 页
· 面向对象的决策树分类法的研究思路	第69-73 页
· 地形图的矢量化	第69 页
· 研究区DEM模型和三维影像的生成	第69-70 页
· 遥感影像的聚类分析	第70-71 页
· GIS与决策树分类法结合	第71-73 页
· 分类精度及适用性分析	第73-77 页
· 分类精度分析	第74-76 页
· 适用性分析	第76-77 页
9 结论与讨论	第77-80 页
· 结论与创新点	第77-78 页
· 论文不足与展望	第78-80 页
参考文献	第80-89 页
附录A 目视解译标志	第89-94 页
附录B 聚类分析部分源代码	第94-100 页
附录C 攻读学位期间的主要学术成果	第100-101 页
致谢	第101 页

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