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基于WorldView-2影像的面向对象信息提取技术研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-7页 | Abstract | 第7-9页 | 目录 | 第9-12页 | 表目录 | 第12-13页 | 图目录 | 第13-15页 | 第一章 绪论 | 第15-24页 | ·选题背景及意义 | 第15-16页 | ·国内外研究现状 | 第16-21页 | ·高分辨率遥感发展现状 | 第16-17页 | ·高分辨率遥感影像分类方法现状 | 第17-21页 | ·研究内容、研究方法和技术路线 | 第21-23页 | ·研究内容和方法 | 第21页 | ·技术路线 | 第21-23页 | ·论文结构安排 | 第23-24页 | 第二章 遥感影像的信息提取技术 | 第24-37页 | ·基于像元的遥感影像分类方法和技术 | 第24-27页 | ·定义训练样本 | 第25-26页 | ·执行监督分类 | 第26页 | ·评价分类结果 | 第26页 | ·分类后处理 | 第26-27页 | ·面向对象的遥感影像提取方法和技术 | 第27-37页 | ·影像分割 | 第27-32页 | ·影像特征提取 | 第32-34页 | ·影像对象分类技术 | 第34-37页 | 第三章 研究区概况及数据资料 | 第37-54页 | ·研究区域概况 | 第37-38页 | ·遥感数据介绍 | 第38-39页 | ·影像资料预处理 | 第39-48页 | ·几何精校正 | 第39-40页 | ·影像融合及其融合质量评价 | 第40-45页 | ·影像裁剪 | 第45页 | ·最佳波段选择 | 第45-48页 | ·研究区影像地物特征分析 | 第48-54页 | ·地物光谱特征分析 | 第48-51页 | ·研究区植被指数分析 | 第51-52页 | ·研究区水体指数分析 | 第52-53页 | ·基于灰度共生矩阵提取纹理特征 | 第53-54页 | 第四章 遥感影像信息提取试验 | 第54-70页 | ·eCognition软件介绍 | 第54页 | ·高分辨率遥感影像的多尺度分割试验 | 第54-58页 | ·多尺度分割的参数 | 第54-55页 | ·影像的多尺度分割试验 | 第55-58页 | ·面向对象的信息提取 | 第58-66页 | ·分类层次建立 | 第58-60页 | ·特征组合和信息提取 | 第60-66页 | ·最大似然法分类结果 | 第66页 | ·精度评价 | 第66-69页 | ·面向对象方法与基于像元信息提取方法比较 | 第69-70页 | 第五章 结论和展望 | 第70-72页 | ·结论 | 第70-71页 | ·存在的一些问题和研究展望 | 第71-72页 | 参考文献 | 第72-76页 | 作者简历 | 第76-77页 | 致谢 | 第77页 |
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