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第1章 绪论1

1.1 选题背景1

1.2 国内外研究现状3

1.2.1 高光谱遥感影像信息提取与分类研究现状3

1.2.2 机载激光数据处理与信息提取研究现状6

1.2.3 面向对象的分类研究现状9

1.2.4 遥感数据分类精度评价中的抽样研究现状10

1.3 目前研究中存在的问题12

1.4 本书的研究内容与方法14

1.1.1 研究内容14

1.4.2 研究方法与目的16

1.5 本书的结构组织19

第2章 遥感数据集成处理与分类及精度抽样评价理论基础20

2.1 高光谱遥感影像的处理21

2.1.1 HyMAP几何纠正和正射纠正21

2.1.2 HyMAP辐射纠正22

2.2 机载激光数据的处理23

2.2.1 机载激光数据滤波处理23

2.2.2 机载激光数据与高光谱遥感影像的影像匹配24

2.3 集成机载激光数据信息的高光谱遥感影像面向对象分类的理论基础25

2.3.1 图像直方图理论25

2.3.2 图像分割与合并25

2.3.3 二维物体形状表达方法26

2.3.4 面向对象的影像分析26

2.4 遥感数据分类精度评价和抽样的理论基础27

2.4.1 遥感专题数据精度评价方法27

2.4.2 统计抽样检验理论27

2.5 本章小结28

第3章 改进的二进制编码法——一种集成高度信息的面向对象的高光谱遥感影像分类提取方法29

3.1 概述29

3.2 二进制编码法30

3.3 研究方法32

3.3.1 研究区域简介32

3.3.2 流程图33

3.3.3 影像分割35

3.3.4 图像对象的二进制编码35

3.3.5 目标对象的标准39

3.3.6 特征匹配40

3.4 研究结果42

3.4.1 分类目标42

3.4.2 分类实验43

3.5 本章小结51

第4章 引入概率的改进的二进制编码法与形状因子及编码长度分析53

4.1 概述53

4.2 将概率引进特征匹配度的计算54

4.2.1 概率的计算54

4.2.2 实验和比较58

4.2.3 分析和讨论65

4.3 如何选取合适的形状因子66

4.3.1 形状因子介绍66

4.3.2 实验和分析69

4.4 如何选择合适的编码长度和规则76

4.4.1 面积的编码77

4.4.2 不对称性的编码80

4.4.3 紧致度的编码81

4.4.4 长宽比的编码82

4.4.5 矩形系数的编码83

4.4.6 高程的编码84

4.4.7 分析和讨论85

4.5 本章小结87

第5章 遥感影像分类的多层空间抽样精度评价90

5.1 概述90

5.2 多层空间抽样策略91

5.2.1 多层空间抽样的概念92

5.2.2 多层空间抽样的流程94

5.2.3 抽样技术95

5.3 遥感影像分类数据多层空间抽样方案设计106

5.3.1 数据情况介绍106

5.3.2 抽样设计107

5.3.3 分析和讨论110

5.4 实验与分析111

5.4.1 原始分类精度113

5.4.2 简单随机抽样114

5.4.3 空间格网随机抽样121

5.4.4 分层随机抽样129

5.4.5 分析和讨论137

5.5 本章小结147

第6章 结论与展望148

附录A HyMAP定标系数152

附录B HyMAP辐射改正系数158

参考文献162

后记182