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基于分形理论和显著性分析的滑坡提取研究

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基于分形理论和显著性分析的滑坡提取研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-18页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 滑坡提取研究现状第10-12页
        1.2.2 分形理论研究现状第12-13页
        1.2.3 视觉显著性分析研究现状第13-15页
        1.2.4 存在问题第15页
    1.3 研究内容第15-16页
    1.4 技术路线第16-17页
    1.5 论文主要创新点第17-18页
2 研究区与数据源概况第18-30页
    2.1 研究区概况第18-22页
        2.1.1 交通位置第18页
        2.1.2 地形地貌第18-19页
        2.1.3 气候与水文第19-20页
        2.1.4 地质背景第20-21页
        2.1.5 滑坡概况第21-22页
    2.2 数据源概况及处理第22-30页
        2.2.1 数据源第22-24页
        2.2.2 数据预处理第24-26页
        2.2.3 滑坡信息提取第26-30页
3 滑坡体分形特征研究第30-44页
    3.1 分形理论基础第30-38页
        3.1.1 分形的定义第30-31页
        3.1.2 分形维数第31-33页
        3.1.3 遥感影像分形维数计算第33-38页
    3.2 滑坡体的分形特征第38-41页
        3.2.1 滑坡体几何形态的分形特征第38-39页
        3.2.2 滑坡空间分布的分形特征第39-41页
    3.3 遥感影像分形纹理特征第41-44页
4显著性分析方法及实验第44-59页
    4.1 影像视觉注意机制第44页
    4.2 图像显著性特征第44-48页
        4.2.1 颜色特征第44-47页
        4.2.2 亮度特征第47页
        4.2.3 方向特征第47-48页
    4.3 几种经典的显著性检测算法第48-54页
        4.3.1 生物学结构模型第48-52页
        4.3.2 纯计算型模型第52-53页
        4.3.3 混合模型第53-54页
    4.4 显著性检测评价标准第54-56页
    4.5 显著性检测实验第56-59页
5基于分形理论和显著性分析的滑坡提取方法及实验第59-72页
    5.1 结合分形理论和显著性分析的显著目标提取方法第59-61页
        5.1.1 方法流程第59-60页
        5.1.2 方法实验第60-61页
    5.2 泰宁县滑坡提取方法第61-72页
        5.2.1 数据预处理第61-64页
        5.2.2 提取显著目标第64-66页
        5.2.3 提取精度评价第66-67页
        5.2.4 提取结果分析第67-72页
6 结论与展望第72-75页
    6.1 结论第72-73页
    6.2 展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
附录第79页

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