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土地利用遥感监测的关键技术及其应用研究——以江西鄱阳湖地区为例

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土地利用遥感监测的关键技术及其应用研究——以江西鄱阳湖地区为例
论文目录
 
目录第1-11页
图表目录第11-16页
中文摘要第16-22页
第一章 土地利用遥感监测研究综述第22-52页
1. 国内外土地利用遥感监测研究动态及其应用第22-30页
1.1 土地利用与土地覆盖第22-23页
1.2 遥感技术与土地利用遥感监测第23-24页
1.3 国内外土地利用遥感监测研究动态第24-28页
1.3.1 国外土地利用遥感监测研究动态第24-26页
1.3.2 国内土地利用遥感监测研究动态第26-28页
1.4 国内外遥感在土地利用中的监测应用第28-30页
1.4.1 国外遥感在土地利用监测中的应用第28页
1.4.2 遥感在我国土地利用监测中的应用第28-30页
2. 土地利用信息遥感提取技术研究综述第30-48页
2.1 土地利用信息遥感提取研究概述第30-31页
2.2 影像复合第31-34页
2.2.1 影像复合的概念第31-32页
2.2.2 影像复合的方法第32页
2.2.3 影像复合的主要作用第32-34页
2.3 纹理分析第34-36页
2.3.1 影像纹理分析方法第34页
2.3.2 影像纹理分析的研究动向第34-35页
2.3.3 纹理分析中存在的困难第35-36页
2.4 混合象元分解第36-38页
2.4.1 混合象元的概念第36页
2.4.2 混合象元分解的方法第36-37页
2.4.3 混合象元分解中存在的主要问题第37-38页
2.5 遥感与地理信息系统的结合第38-42页
2.5.1 GIS在遥感影像解译中的作用第38-39页
2.5.2 GIS空间数据与RS数据的集成模式第39-41页
2.5.3 遥感与地理信息数据结合的几个具体问题第41-42页
2.6 人工神经网络的应用第42-44页
2.6.1 人工神经网络及其在遥感影像解译中的应用第42-43页
2.6.2 人工神经网络方法应用于遥感影像解泽的优点第43页
2.6.3 人工神经网络方法应用的几个实例第43-44页
2.7 专家系统方法的应用第44-48页
2.7.1 知识的获取与表达第44-46页
2.7.2 推理机制第46页
2.7.3 遥感地学智能图解模型第46-47页
2.7.4 专家系统方法在遥感影像解译中需要解决的几个技术问题第47-48页
3. 本研究工作目的和意义第48-52页
第二章 土地利用遥感监测数据库管理系统的建立第52-71页
1. 土地利用遥感监测数据库管理系统的设计第52-59页
1.1 目标功能设计第52页
1.2 数据收集第52-54页
1.3 总体结构设计第54-59页
1.3.1 系统组织结构设计第54-55页
1.3.2 系统内容框架设计第55-59页
2. 系统实现的软硬件环境第59页
2.1 硬件环境第59页
2.2 软件环境第59页
3. 数据字典的建立第59-64页
3.1 文件编码第60页
3.2 土壤分类编码第60-62页
3.3 土地利用分类类型编码第62-64页
3.4 地貌类型及坡度、坡向编码第64页
4. 数据库管理系统的建立第64-70页
4.1 数据整理与矢量化第65-66页
4.2 坐标转换第66页
4.3 图幅拼接第66-67页
4.4 数字地面模型的建立第67-70页
5. 土地利用遥感监测数据库管理系统界面设计第70-71页
第三章 遥感数字影像处理及特征分析第71-88页
1. 遥感影像的校正第71-75页
1.1 遥感影像的几何校正与配准第71-73页
1.2 遥感影像的辐射校正第73-75页
1.2.1 遥感影像系统辐射校正第73-74页
1.2.2 大气校正第74-75页
1.3 遥感影像切割第75页
2. 遥感影像特征分析第75-81页
2.1 遥感影像统计特征分析第76-78页
2.2 遥感影像地物光谱特征分析第78-81页
3. 特征影像的提取第81-88页
3.1 主成分分析第81-84页
3.2 缨帽变换第84-85页
3.3 比值变换、差值变换与植被指数第85-88页
第四章 最佳特征影像组合选择第88-100页
1. 特征影像组合选择的定量方法第88-91页
1.1 基于信息量的最佳特征影像组合选择第88-89页
1.1.1 最佳指数因子法(OIF)第88-89页
1.1.2 雪氏熵值法第89页
1.2 基于类间可分性的最佳特征影像组合的选择第89-91页
1.2.1 Euclidean距离第89页
1.2.2 离散度(Divergence)第89-90页
1.2.3 转置离散度(TranSformed Divergence)第90页
1.2.4 Jeffries-Matusita(JM)距离第90-91页
1.3 综合选择指数(ISI)法第91页
2. 结果与分析第91-98页
2.1 OIF值、雪氏熵值及JM距离指标对特征影像的选择第91-94页
2.2 OIF值、雪氏熵值及JN距离指标的相关性分析第94-95页
2.3 综合选择指数对特征影像组合的选择第95-96页
2.4 影像自动分类第96-98页
3. 小结第98-100页
第五章 土地利用分类总体设计与知识提取第100-131页
1. 遥感影像土地利用信息提取总体设计第100-102页
2. 土地利用遥感分类类型的确定第102-104页
2.1 土地利用类型划分的原则第102页
2.2 土地利用类型的划分第102-104页
3. 研究分区第104-106页
4. 基于GIS的知识提取第106-113页
4.1 地形与土地利用的空间关系分析第107-110页
4.1.1 高程与土地利用的关系第107-109页
4.1.2 坡度与土地利用的关系第109-110页
4.2 土壤类型与土地利用关系分析第110-111页
4.3 滩涂及沙地与水体空间位置关系分析第111-113页
5. 土地利用类型概率数据模型的求取第113-128页
5.1 Logistic模型第114-115页
5.2 基于Logistic模型进行土地利用分类第115-119页
5.2.1 影像分类的Logistic模型第115-116页
5.2.2 影像分类的简化运算第116-117页
5.2.3 基于Logistic模型的遥感影像分类过程第117-119页
5.3 基于非监督分类和距离分析的训练样本寻优第119-124页
5.3.1 训练样本选择方法分析第119-120页
5.3.2 基于非监督分类和距离分析的训练样本寻优第120-124页
5.3.2.1 寻优法原理第120页
5.3.2.2 寻优法选择训练样本步骤第120-124页
5.3.2.3 寻优法选择训练样本应注意的几个问题第124页
5.4 Logistic模型建立与概率数据模型的提取第124-128页
5.4.1 多维共线性问题第124-125页
5.4.2 模型的建立与概率数据模型的生成第125-128页
6. 不同概率提取模型的比较第128-131页
第六章 基于知识与规则的遥感影像分类推理与精度分析第131-148页
1. Dempster-Shafer不确定证据理论及特点第131-136页
1.1 证据表示函数第131-133页
1.2 Dempster合成法则第133-135页
1.3 决策规则第135-136页
2. 基于不确定证据理论的遥感与非遥感信息联合推理第136-139页
2.1 遥感影像分类辨识框的构建第136页
2.2 不同证据的基本信度分配函数(BPA)的求取第136-138页
2.3 遥感与非遥感证据的融合第138-139页
2.4 土地利用类型的判定及分类后处理第139页
3. 精度分析与方法评价第139-148页
3.1 精度分析方法第139-143页
3.2 分类结果精度分析第143-145页
3.3 方法评价第145-148页
第七章 鄱阳湖典型地区土地利用空间分布规律定量分析第148-171页
1. 研究方法第148-155页
1.1 景观生态学及其方法第148-149页
1.2 土地利用信息获取与区域划分第149页
1.3 空间分布规律分析指标第149-155页
1.3.1 邻接概率与邻接指数第149-150页
1.3.2 斑块形状分析指标第150页
1.3.3 空间格局分析指标第150-155页
2. 不同土地利用类型空间分布特征分析第155-164页
2.1 土地利用类型空间邻接性分析第155-160页
2.1.1 水体邻接关系分析第156-158页
2.1.2 水田邻接关系分析第158-159页
2.1.3 建设用地邻接关系分析第159-160页
2.2 斑块形状特征分析第160-161页
2.3 空间离散性分析第161-163页
2.4 斑块粒度分析第163-164页
3. 土地利用分布的区域差异特征第164-169页
3.1 土地利用程度指数第164-165页
3.2 斑块伸长指数第165-166页
3.3 聚集度第166页
3.4 离散度第166-167页
3.5 优势度指数第167-168页
3.6 破碎度第168-169页
4. 小结第169-171页
参考文献第171-182页
附图第182-187页
英文摘要第187-190页

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