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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,
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。
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