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基于视觉特征的高分辨率光学遥感影像目标识别与提取技术研究--以水体、阴影和植被为例
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-20页
   ·研究背景第11-14页
     ·遥感技术的发展第11-12页
     ·高分辨率遥感应用现状第12-13页
     ·光学遥感影像的特点与应用第13-14页
   ·遥感影像地学解译第14-16页
     ·解译目的第14页
     ·解译的一般过程第14-15页
     ·遥感图像解译技术的发展与挑战第15-16页
   ·本文的主要研究内容第16-17页
     ·研究内容和目标第16-17页
     ·研究意义第17页
   ·本文的主要创新点第17-18页
   ·本文的组织结构第18-20页
第二章 高分辨率光学遥感影像的特点与自动识别问题的讨论第20-28页
   ·遥感影像的特点第20-22页
     ·影响遥感影像特性的主要因素第20-21页
     ·高分辨率光学遥感影像的特点第21-22页
   ·高分辨率光学遥感影像解译策略的讨论第22-26页
     ·影像的自身特性是正确决策的重要基础第22-24页
     ·关于遥感影像基本解译策略的讨论第24-26页
   ·地物类别特征选择的准则及视觉识别结果的导入第26页
   ·关于自动化与精度的讨论第26-28页
第三章 水体影像特征及其自动识别建模第28-51页
   ·引言第28-31页
     ·水体提取技术的研究意义第28-29页
     ·基于影像的水体自动识别技术现状第29-31页
   ·高分辨率光学遥感影像水域特征第31-35页
     ·水体的基本特性第31-32页
     ·水体主要视觉特征的讨论第32-35页
   ·基于视觉特征的水域识别技术第35-41页
     ·特征选择第35-37页
     ·算法描述第37-38页
     ·算法的主要步骤第38-39页
     ·滤波器参数计算第39-41页
   ·实验与评价第41-50页
     ·实验影像第41-43页
     ·实验结果与整体评价第43-47页
     ·定量比较第47-50页
   ·结论第50页
 本章小结第50-51页
第四章 阴影特征分析与自动识别建模第51-101页
   ·引言第51-55页
     ·阴影成因与分类第51-52页
     ·研究阴影的意义第52-53页
     ·主要的阴影检测技术概述第53-54页
     ·阴影检测技术的现状与主要问题第54-55页
   ·遥感影像阴影特征分析第55-63页
     ·颜色空间第55-57页
     ·遥感影像阴影区颜色特性第57-63页
   ·多特征综合的阴影检测技术第63-80页
     ·模型描述第63-68页
     ·实验与分析第68-73页
     ·比较与评价第73-80页
     ·结论第80页
   ·基于自适应特征选择的阴影检测技术第80-100页
     ·模型描述第81-89页
     ·实验与分析第89-99页
     ·结论第99-100页
 本章小结第100-101页
第五章 植被的视觉特征与自动识别第101-121页
   ·引言第101-105页
     ·研究意义第101-102页
     ·遥感影像植被提取的主要技术及问题第102-105页
   ·植被的分类与视觉识别第105-107页
     ·植被的分类第105页
     ·植被主要视觉特征的讨论第105-107页
   ·基于视觉特征的城市植被自动提取建模第107-120页
     ·模型描述第107-112页
     ·试验与分析第112-119页
     ·结论第119-120页
 本章小结第120-121页
第六章 总结与展望第121-124页
   ·全文总结第121-122页
   ·本研究后续工作的设想第122-124页
参考文献第124-131页
致谢第131-132页
攻读博士学位期间主要参加的科研项目第132-133页
攻读博士学位期间发表的研究论文第133-135页

 
 
论文编号BS5226,这篇论文共135
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