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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于像斑统计分析的高分辨率遥感影像土地利用/覆盖变化检测方法研究
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基于像斑统计分析的高分辨率遥感影像土地利用/覆盖变化检测方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-32页
   ·研究背景和研究意义第12-17页
     ·土地利用/覆盖及其变化的研究进展和必要性第12-14页
     ·遥感技术在土地利用/覆盖变化检测中的应用现状第14-17页
   ·待解决的问题以及国内外研究现状与趋势第17-27页
     ·多源数据在变化检测中的应用第18-20页
     ·影像分析单位的选择第20-24页
     ·变化检测方法研究第24-25页
     ·空间关系第25-27页
   ·本文的主要研究内容第27-29页
     ·栅——矢数据套合获取的像斑与图斑具有的类别不一致性问题第28页
     ·基于特征的变化检测方法研究第28-29页
     ·基于光谱、空间、时序关系的变化像斑类别判定方法第29页
   ·本文的章节安排第29-32页
第二章 土地利用/覆盖变化检测方法技术框架第32-46页
   ·变化检测方法概述第32-35页
     ·变化检测定义及方法概述第32-33页
     ·分类前比较变化检测算法第33-34页
     ·分类后处理变化检测算法第34-35页
   ·基于像斑的高分辨率遥感影像变化检测技术框架第35-40页
     ·利用高分辨率遥感影像进行土地利用/覆盖变化检测的主要挑战第35-37页
     ·土地利用和土地覆盖的区别和联系第37-38页
     ·像素、像斑和图斑的定义及关系第38-39页
     ·基于像斑变化检测的总体思路和技术框架第39-40页
   ·实验数据介绍第40-45页
     ·实验数据一第40-42页
     ·实验数据二第42-43页
     ·实验数据三第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第三章 土地利用图遥感影像套合的不一致性研究第46-69页
   ·套合后的不一致性探讨第46-48页
   ·基于多尺度、多时相分割的同质像斑获取方法研究第48-56页
     ·基于 eCognition 的高分辨率影像多尺度分割原理第49-51页
     ·基于土地利用图信息的同质像斑获取技术方法第51-53页
     ·实验及结果分析第53-56页
   ·基于数据挖掘的同质像斑获取方法研究第56-68页
     ·数据挖掘算法——C5.0 决策树原理第56-58页
     ·同质像斑获取技术路线第58-59页
     ·实验结果及分析第59-68页
   ·本章小结第68-69页
第四章 基于像斑的遥感影像土地利用/覆盖变化检测方法研究第69-104页
   ·像斑特征及其提取第69-72页
     ·GIS 数据辅助的像斑获取及其特征提取范围的选择第69-70页
     ·像斑特征获取第70-72页
   ·分类后处理变化检测结果及分析第72-79页
   ·分类前比较的变化检测方法第79-82页
     ·基于相关系数的变化检测结果及分析第79-81页
     ·基于向量夹角余弦变化检测结果及分析第81-82页
   ·基于 ROC 曲线的变化检测阈值自动获取方法第82-89页
     ·ROC 曲线及其应用背景概述第83页
     ·变化检测阈值自动获取方法第83-86页
     ·实验及结果分析第86-89页
   ·改进的区域相似系数的变化检测方法第89-93页
     ·区域相似性算法原理及其改进方法第89-91页
     ·实验结果及分析第91-93页
   ·一种考虑类别响应光谱变化规律的变化检测方法第93-103页
     ·类别响应光谱变化规律的获取第94-95页
     ·变化阈值获取第95页
     ·基于迭代的变化检测算法第95-96页
     ·实验及结果分析第96-103页
   ·本章小结第103-104页
第五章 基于光谱、空间和时间综合信息的变化像斑类别判定方法研究第104-124页
   ·马尔柯夫随机场理论基础及在遥感影像分析中的应用现状概述第105-106页
   ·像斑分析的马尔柯夫随机场图模型理论基础第106-107页
     ·像斑分析的马尔柯夫随机场图模型原理第106-107页
     ·马尔柯夫随机场图模型的邻域像斑定义第107页
   ·变化像斑类别确定技术框架第107-109页
   ·马尔柯夫随机场图模型的 Gibbs 分布描述及实验第109-115页
     ·基于 Gibbs 描述的像斑分析马尔柯夫随机场图模型第109页
     ·能量函数U 的计算第109-110页
     ·条件概率P ( g| C)的估计方法第110-112页
     ·利用 Gibbs 分布描述的马尔柯夫随机场图模型进行像斑类别判定的实验第112-115页
   ·基于空间类别关系的马尔柯夫随机场图模型第115-118页
     ·类别空间关系概率矩阵第115-116页
     ·实验结果和分析第116-118页
   ·类别时序转移关系概率矩阵第118-119页
   ·基于光谱、空间、时序关系的变化像斑类别判定系统框架及实验第119-123页
   ·本章小结第123-124页
第六章 基于像斑统计分析的高分辨率遥感影像土地利用变化检测原型系统介绍第124-132页
   ·系统结构第124-127页
   ·系统功能简介第127-131页
     ·数据输入第127页
     ·像斑获取第127-128页
     ·像斑特征提取第128-129页
     ·变化检测第129-131页
   ·本章小结第131-132页
第七章 总结和展望第132-135页
参考文献第135-143页
参加科研情况和发表的文章第143-145页
 参与的主要科研项目第143页
 发表的论文第143-145页
致谢第145-146页

 
 
论文编号BS12565,这篇论文共146
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