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基于光谱特征分析的鄱阳湖典型湿地植被识别分类

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基于光谱特征分析的鄱阳湖典型湿地植被识别分类
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-18页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.1.1 选题背景第10-11页
    1.1.2 研究意义第11页
  1.2 湿地植被识别分类研究进展第11-15页
    1.2.1 基于高光谱数据植被识别与分类第11-12页
    1.2.2 基于多光谱数据湿地植被遥感识别与分类第12-14页
    1.2.3 基于多源遥感影像相结合的湿地植被识别与分类第14页
    1.2.4 鄱阳湖湿地植被研究进展第14-15页
    1.2.5 研究现状述评第15页
  1.3 本文研究的主要内容、技术路线及框架第15-18页
    1.3.1 研究主要内容第15-16页
    1.3.2 总体技术路线第16-17页
    1.3.3 论文组织框架第17-18页
第二章 研究区概况与数据处理第18-29页
  2.1 研究区概况第18-19页
    2.1.1 地理位置第18-19页
    2.1.2 气候与水文第19页
    2.1.3 土壤条件第19页
    2.1.4 典型湿地植被群丛第19页
  2.2 实测光谱数据获取第19-21页
  2.3 实测光谱数据预处理第21-22页
    2.3.1 异常光谱数据检测与剔除第21页
    2.3.2 光谱数据去噪及均值处理第21-22页
    2.3.3 光谱一阶导数处理第22页
  2.4 遥感影像数据选取第22-25页
  2.5 遥感影像数据预处理第25-29页
    2.5.1 多光谱影像数据预处理第25-27页
    2.5.2 高光谱影像数据预处理第27-29页
第三章 基于实测光谱数据的湿地植被识别分析第29-43页
  3.1 基于实测高光谱数据的湿地植被识别方法第29-33页
    3.1.1 光谱特征分析法第29-30页
    3.1.2 植被指数法第30-31页
    3.1.3 光谱特征波段选择第31-33页
  3.2 典型湿地植被光谱特征分析第33-38页
    3.2.1 同一季节不同湿地植被光谱特征分析第33-35页
    3.2.2 同种湿地植被不同季节光谱特征分析第35-38页
  3.3 基于光谱位置的光谱特征分析第38-40页
  3.4 基于光谱特征波段选择的湿地植被识别第40-43页
    3.4.1 光谱特征波段选择及分类第40-41页
    3.4.2 分类结果精度评价第41-43页
第四章 基于不同传感器影像的湿地植被识别分析第43-54页
  4.1 典型湿地植被不同传感器特征分析第43-46页
    4.1.1 不同卫星传感器基本特征第43-44页
    4.1.2 典型湿地植被的影像光谱特征第44-46页
    4.1.3 典型湿地植被影像空间分布特征第46页
  4.2 模拟卫星影像数据的植被指数计算第46-48页
  4.3 基于模拟光谱指数的盐沼植被识别能力分析第48-54页
    4.3.1 基于模拟Landsat8影像植被指数识别分析第48-50页
    4.3.2 基于模拟GF-1影像植被指数的识别分析第50-51页
    4.3.3 基于模拟HSI影像植被指数的识别分析第51-54页
第五章 基于GF-1影像的优势湿地植被群丛分类第54-63页
  5.1 湿地植被群丛与影像选择第54页
  5.2 研究方法第54-56页
    5.2.1 特征提取分析法第54页
    5.2.2 空间分析法第54-55页
    5.2.3 CART决策树分类方法第55页
    5.2.4 分类精度验证方法第55-56页
  5.3 基于GF-1影像的不同地物特征提取分析第56-59页
    5.3.1 光谱特征分析第56-57页
    5.3.2 纹理特征分析第57-58页
    5.3.3 植被指数分析第58-59页
  5.4 优势湿地植被群丛遥感提取分类第59-63页
    5.4.1 分类决策树方法构建第59-61页
    5.4.2 湿地植被群丛分类结果第61页
    5.4.3 分类结果精度验证第61-63页
第六章 结论与展望第63-65页
  6.1 研究结论第63-64页
  6.2 研究展望第64-65页
参考文献第65-68页
附录1 湿地植被野外实测采样调查记录样表第68-69页
附录2 南矶山自然保护区典型湿地植被实地采样照片第69-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间的研究成果第71-72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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