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面向对象分类方法在木薯种植面积提取中的应用研究 |
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论文目录 |
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致谢 | 第1-5页 | 摘要 | 第5-6页 | Abstract | 第6-10页 | 1 绪论 | 第10-15页 | ·研究目的及意义 | 第10-11页 | ·研究进展及数据源的选择 | 第11-13页 | ·研究进展 | 第11页 | ·数据源选择 | 第11-13页 | ·研究内容及技术路线 | 第13-15页 | ·研究内容 | 第13-14页 | ·技术路线 | 第14-15页 | 2 研究区概况及数据源 | 第15-21页 | ·研究区概况 | 第15-16页 | ·研究区自然条件 | 第15页 | ·研究区社会经济条件 | 第15-16页 | ·数据源 | 第16-21页 | ·遥感图像数据 | 第16-19页 | ·其他数据 | 第19-21页 | 3 数据预处理 | 第21-23页 | ·遥感图像几何校正 | 第21页 | ·遥感图像配准 | 第21-22页 | ·研究区遥感图像镶嵌与裁剪 | 第22页 | ·矢量数据投影转换 | 第22-23页 | 4 面向对象的遥感图像信息提取方法研究 | 第23-32页 | ·面向对象分类方法与遥感平台概述 | 第23-24页 | ·面向对象分类方法概述 | 第23页 | ·软件平台介绍 | 第23-24页 | ·图像分割 | 第24-29页 | ·图像分割方法概述 | 第24-25页 | ·棋盘分割 | 第25页 | ·多尺度分割 | 第25-29页 | ·图像对象分类 | 第29-31页 | ·隶属度函数分类 | 第29-30页 | ·最邻近分类 | 第30-31页 | ·本章小结 | 第31-32页 | 5 面向对象方法提取遥感图像信息的实验 | 第32-47页 | ·研究区解译标志的建立 | 第32-33页 | ·典型地物的光谱特征分析 | 第33-35页 | ·RapidEye遥感图像信息提取实验 | 第35-43页 | ·图像分割 | 第35-38页 | ·图像分类 | 第38-43页 | ·TM图像提取木薯信息实验 | 第43-47页 | ·尺度转换 | 第43-44页 | ·建立TM图像的解译标志 | 第44-45页 | ·TM图像的信息提取 | 第45-47页 | 6 实验结果精度分析与评价 | 第47-53页 | ·精度分析 | 第47-48页 | ·建立误差矩阵 | 第47-48页 | ·分类后处理 | 第48页 | ·与最大似然分类方法的结果比较 | 第48-50页 | ·木薯种植面积分析 | 第50-53页 | 7 结论和展望 | 第53-55页 | ·结论 | 第53-54页 | ·展望 | 第54-55页 | 参考文献 | 第55-60页 | 作者简历 | 第60-62页 | 学位论文数据集 | 第62页 |
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