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第1章 面向对象的图像分析方法与森林遥感分类研究进展1

1.1　遥感图像分类概述2

1.2　面向对象的图像分析方法4

1.3　遥感图像森林分类研究现状与趋势6

1.4　研究区域概况和数据源11

1.5　面向对象的遥感图像森林分类总体思路13

1.6　本章小结15

参考文献15

第2章　SPOT5图像预处理22

2.1　数据预处理基本流程22

2.2　林区GPS控制网的建立22

2.3　几何精校正和空间配准30

2.4　图像融合34

2.5　正射校正38

2.6　图像增强41

2.7　彩色合成42

2.8　本章小结43

参考文献44

第3章　图像分割与基于规则的分类46

3.1 图像分割46

3.2　基于规则的分类49

3.3　基于分类的分割52

3.4　图像分割效果评价方法53

3.5　结果分析与讨论56

3.6　本章小结58

参考文献59

第4章　对象特征提取与筛选60

4.1　对象特征提取60

4.2　对象特征分析和正态性分布检验63

4.3　对象特征筛选66

4.4　结果分析与讨论73

4.5　本章小结78

参考文献78

第5章　面向对象的多分类器分类80

5.1　分类方案确定80

5.2　训练样地选取81

5.3　最小距离分类器83

5.4　马氏距离分类器85

5.5　Bayes分类器87

5.6　模糊分类器90

5.7　支持向量机分类器93

5.8　讨论96

5.9　本章小结104

参考文献105

第6章　多分类器结合106

6.1　标准的多分类器结合方法106

6.2　模糊融合方法108

6.3　投票法与模糊融合相结合方法111

6.4　结果分析与讨论112

6.5　本章小结115

参考文献115

第7章　基于SPOT5图像分割的森林小班边界自动提取116

7.1　研究区域概况和数据源116

7.2　小班边界自动提取方法117

7.3　图像分割结果与分析118

7.4　讨论119

7.5　本章小结121

参考文献122

第8章　面向对象的航空遥感图像土地利用／覆盖分类123

8.1　试验区概况及试验数据125

8.2　图像分割126

8.3　特征检测和基于规则的分类127

8.4　结果分析与讨论131

8.5　本章小结135

参考文献136

附表1 最小距离分类混淆矩阵_0312new第三级139

附表2 最小距离分类混淆矩阵_noTM第三级140

附表3 最小距离分类混淆矩阵_withTM第三级141

附表4　马氏距离分类器混淆矩阵_0312new第三级142

附表5 马氏距离分类器混淆矩阵_ _noTM第三级143

附表6　马氏距离法分类混淆矩阵_withTM第三级144

附表7　Bayes准则分类混淆矩阵_0312new第三级145

附表8　Bayes准则分类混淆矩阵_noTM第三级146

附表9　Bayes准则分类混淆矩阵_withTM第三级147

附表10　模糊分类混淆矩阵_0312new第三级148

附表11　模糊分类混淆矩阵_noTM第三级149

附表12　模糊分类混淆矩阵_withTM第三级150

附表13 支持向量机分类混淆矩阵_0312new第三级151

附表14　支持向量机分类混淆矩阵_noTM第三级152

附表15 支持向量机分类混淆矩阵_withTM第三级153

附表16　方案0312new分类器融合结果表——投票／模糊法154

附表17　方案noTM分类器融合结果表——投票法155

附表18 方案noTM分类器融合结果表——Bayesian平均法156

附表19　方案noTM分类器融合结果表——模糊法157

附表20　方案noTM分类器融合结果表——投票／模糊法158

附表21 方案withTM分类器融合结果——投票／模糊法159

附表22 方案noTM各类型对象特征值的变动系数160

附表23 方案withTM各类型对象特征值的变动系数161

附表24　方案noTM各类型间的欧氏距离162

附表25 方案withTM各类型间的欧氏距离163

附图1 原始图像1

（1）SPOT5图像，R/G/B=4/2/1

（2）Landsat7 ETM＋图像，R/G/B=5/4/3