• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-21
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 遙感影像森林分類(lèi)國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 基于像元的遙感影像森林分類(lèi)方法10-13
• 1.2.2 高分遙感影像分類(lèi)13
• 1.2.3 面向?qū)ο蟮倪b感影像森林分類(lèi)方法13-15
• 1.2.4 基于多時(shí)相特征的遙感影像森林分類(lèi)方法15-16
• 1.3 遙感影像森林分類(lèi)存在問(wèn)題與發(fā)展趨勢(shì)16-17
• 1.4 項(xiàng)目來(lái)源與經(jīng)費(fèi)支持17
• 1.5 研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容17-18
• 1.6 研究方法與技術(shù)路線18-21
• 2. 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取21-27
• 2.1 研究區(qū)概況21-22
• 2.1.1 地理位置21
• 2.1.2 森林資源21-22
• 2.1.3 氣候特征22
• 2.2 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理22-27
• 2.2.1 數(shù)據(jù)獲取22-24
• 2.2.2 遙感影像預(yù)處理24-26
• 2.2.3 分類(lèi)體系建立26-27
• 3. 多尺度分割27-35
• 3.1 異質(zhì)性準(zhǔn)則定義27-28
• 3.2 分割參數(shù)的選擇與試驗(yàn)28-35
• 3.2.1 分割參數(shù)的選擇28-29
• 3.2.2 分割參數(shù)的試驗(yàn)29-33
• 3.2.3 多層次最優(yōu)分割參數(shù)33-35
• 4. 對(duì)象特征提取與分析35-67
• 4.1 光譜特征分析35-38
• 4.1.1 光譜特征值35-36
• 4.1.2 對(duì)象光譜特征值分析結(jié)果36-38
• 4.2 植被指數(shù)特征分析38-43
• 4.2.1 植被指數(shù)定義38-40
• 4.2.2 對(duì)象植被指數(shù)分析結(jié)果40-43
• 4.3 水體指數(shù)分析43
• 4.4 紋理特征分析43-48
• 4.4.1 紋理特征參數(shù)43-45
• 4.4.2 窗口大小的選定45
• 4.4.3 對(duì)象紋理特征分析結(jié)果45-48
• 4.5 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的形狀特征分析48-58
• 4.5.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)48-54
• 4.5.2 形態(tài)學(xué)濾波54-57
• 4.5.3 形狀特征提取分析57-58
• 4.6 多時(shí)相特征58-67
• 4.6.1 多時(shí)相光譜特征分析59-61
• 4.6.2 多時(shí)相植被指數(shù)分析61-63
• 4.6.3 多時(shí)相紋理特征分析63-67
• 5. WorldView-2影像森林類(lèi)型識(shí)別67-79
• 5.1 面向?qū)ο蠖鄬哟畏诸?lèi)67-72
• 5.1.1 特征空間及分類(lèi)規(guī)則的建立67
• 5.1.2 分類(lèi)結(jié)果67-72
• 5.2 面向?qū)ο髥螌哟螞Q策樹(shù)分類(lèi)72-73
• 5.2.1 決策樹(shù)理論72-73
• 5.2.2 分類(lèi)結(jié)果73
• 5.3 隨機(jī)森林分類(lèi)方法73-79
• 5.3.1 隨機(jī)森林的基分類(lèi)器——CART決策樹(shù)74
• 5.3.2 隨機(jī)森林的數(shù)學(xué)定義74-75
• 5.3.3 隨機(jī)森林的性質(zhì)75-76
• 5.3.4 隨機(jī)森林的構(gòu)建過(guò)程76-77
• 5.3.5 分類(lèi)結(jié)果77-79
• 6. 分類(lèi)結(jié)果精度評(píng)價(jià)79-86
• 6.1 分類(lèi)精度評(píng)價(jià)理論79-80
• 6.2 分類(lèi)結(jié)果精度評(píng)價(jià)80-86
• 7. 結(jié)論與討論86-89
• 7.1 結(jié)論86-87
• 7.2 特色與創(chuàng)新87
• 7.3 討論與展望87-89
• 參考文獻(xiàn)89-97
• 個(gè)人簡(jiǎn)介97-98
• 導(dǎo)師簡(jiǎn)介98-99
• 獲得成果目錄99-100
• 致謝100

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 許潛金;基于高分辨率遙感影像與LiDAR點(diǎn)云的損毀建筑物提取方法研究[D];西南交通大學(xué);2015年

2 李建飛;高分辨率遙感影像中的道路信息提取與表達(dá)方法研究[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

3 孫雯;微小衛(wèi)星低成本高分辨率遙感相機(jī)的設(shè)計(jì)和研制[D];蘇州大學(xué);2015年

4 程臻;面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感影像全要素分類(lèi)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

5 安麗;基于Hough變換的高分辨率遙感影像道路提取[D];東華理工大學(xué);2015年

6 陳璐璐;土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)在土地執(zhí)法中的應(yīng)用[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2014年

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8 康萌萌;基于共享特征的高分辨率遙感影像多層次分類(lèi)研究[D];上海交通大學(xué);2013年

9 潘旋;基于混疊采樣的高分辨率遙感光譜成像研究[D];西安電子科技大學(xué);2013年

10 黃雪青;基于高分辨率遙感影像的信息提取[D];重慶大學(xué);2008年