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高分辨率遥感森林植被分类提取研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | abstract | 第5-11页 | | 1 绪论 | 第11-25页 | | ·研究背景 | 第11-12页 | | ·国内外研究现状 | 第12-23页 | | ·遥感技术在森林植被提取中的应用现状 | 第12-18页 | | ·高分辨率遥感影像及信息提取 | 第18-22页 | | ·高分辨率遥感影像特点 | 第18-21页 | | ·面向对象的影像分析技术 | 第21-22页 | | ·研究现状总体分析 | 第22-23页 | | ·论文主要研究内容及章节安排 | 第23-25页 | | ·研究目标 | 第23页 | | ·研究内容 | 第23-24页 | | ·章节安排 | 第24-25页 | | 2 森林植被分类提取方法技术框架 | 第25-33页 | | ·分类体系 | 第25页 | | ·相关理论方法 | 第25-30页 | | ·遥感影像分割 | 第25-29页 | | ·图像分割 | 第26-27页 | | ·多尺度分割 | 第27-29页 | | ·决策树分类方法 | 第29-30页 | | ·决策树分类方法概述 | 第29页 | | ·CART决策树 | 第29-30页 | | ·高分辨率遥感森林植被分类提取技术路线 | 第30-33页 | | 3 研究区概况与数据 | 第33-49页 | | ·研究区概况 | 第33-34页 | | ·研究区数据 | 第34-38页 | | ·遥感数据 | 第34-36页 | | ·地面数据 | 第36-37页 | | ·地形数据 | 第37-38页 | | ·研究区遥感数据预处理 | 第38-39页 | | ·影像融合 | 第39-46页 | | ·遥感影像融合方法 | 第40-41页 | | ·融合实验与评价 | 第41-46页 | | ·实验方法 | 第41-42页 | | ·融合结果评价方法 | 第42-43页 | | ·融合结果评价 | 第43-45页 | | ·实验结论 | 第45-46页 | | ·遥感影像光谱可分性对比 | 第46-48页 | | ·本章小结 | 第48-49页 | | 4 改进多尺度分割流程与方法 | 第49-78页 | | ·分割方法思路与流程 | 第49-50页 | | ·各向异性扩散滤波 | 第50-51页 | | ·基于Mean Shift的分割算法 | 第51-54页 | | ·Mean Shift算法原理 | 第51-53页 | | ·基于Mean Shift算法的遥感影像分割 | 第53-54页 | | ·基于地形起伏度的地形分区 | 第54-56页 | | ·地形起伏度地形分区方法 | 第54-56页 | | ·地形分区边界的修正 | 第56页 | | ·基于最小异质性的区域合并 | 第56-60页 | | ·图模型构建 | 第57-58页 | | ·合并准则 | 第58-59页 | | ·区域合并过程 | 第59-60页 | | ·分割尺度选择 | 第60-65页 | | ·最优尺度选择方法 | 第61-62页 | | ·基于先验知识的最优尺度选择方法 | 第62-65页 | | ·基于改进多尺度分割方法的遥感影像分割 | 第65-77页 | | ·滤波处理 | 第65-66页 | | ·高分辨遥感影像初始分割 | 第66-68页 | | ·地形分区 | 第68-70页 | | ·最优分割尺度选择与分割结果 | 第70-76页 | | ·对比评价 | 第76-77页 | | ·本章小结 | 第77-78页 | | 5 面向对象的森林植被分层提取方法 | 第78-109页 | | ·引言 | 第78-82页 | | ·影像对象特征及分析 | 第82-96页 | | ·影像对象特征 | 第82-86页 | | ·光谱特征 | 第82-83页 | | ·纹理特征 | 第83-84页 | | ·专题指数特征 | 第84-85页 | | ·影像对象特征分析过程 | 第85-86页 | | ·遥感影像对象特征分析 | 第86-96页 | | ·地物主要表现形式归纳 | 第86-89页 | | ·光谱特征分析 | 第89-93页 | | ·专题指数分析 | 第93-94页 | | ·纹理特征分析 | 第94-96页 | | ·森林植被分类规则集的获取 | 第96-101页 | | ·基于传统面向对象决策树的森林植被分类提取 | 第96-98页 | | ·基于地形分区和决策树的森林植被分类提取 | 第98-100页 | | ·基于改进分层提取的森林植被分类方法 | 第100-101页 | | ·分类结果对比及分析评价 | 第101-108页 | | ·精度评价理论 | 第101-102页 | | ·分类结果与精度对比评价 | 第102-108页 | | ·分类结果 | 第102-105页 | | ·分类精度对比评价 | 第105-108页 | | ·本章小结 | 第108-109页 | | 6 结论与展望 | 第109-112页 | | ·结论 | 第109-110页 | | ·创新点 | 第110页 | | ·展望 | 第110-112页 | | 参考文献 | 第112-125页 | | 个人简介 | 第125-126页 | | 导师简介 | 第126-127页 | | 致谢 | 第127页 |
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论文编号BS2392555，这篇论文共127页
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