《面向對象的遙感圖像森林分類研究與套用》是2009年11月1日中國林業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：面向對象的遙感圖像森林分類研究與套用
- 外文名： Research on object-oriented classification for forest covers of remote sensing imagery and its application
- 出版社：中國林業出版社
- 正文語種：簡體中文
基本信息,內容簡介,作者簡介,目錄,
基本信息
出版社: 中國林業出版社; 第1版 (2009年11月1日)
外文書名: Research on object-oriented classification for forest covers of remote sensing imagery and its application
平裝: 163頁
開本: 16
ISBN: 9787503857331
條形碼: 9787503857331
產品尺寸及重量: 26 x 18.4 x 1.2 cm ; 358 g
ASIN: B00380F2DY
內容簡介
《面向對象的遙感圖像森林分類研究與套用》在介紹遙感圖像分類、面向對象的圖像分析方法和遙感圖像分類研究現狀與進展，研究區域概況和研究技術路線的基礎上，以SPOT5遙感圖像為主要研究對象，對林區GPS控制網建立與套用、遙感數據預處理等進行了全面的系統的介紹等。
作者簡介
李春乾，研究員、教授級高級工程師、博士。1983年畢業於廣西大學林學院林學專業，後獲南京林業大學森林經理專業碩士學位、北京林業大學森林經理專業林業遙感方向博士學位。2006年5月至2007年8月在美國PURDuE大學林業和自然資源系作訪問學者。現為廣西林業勘測設計院總工程師。
1983年至今，一直從事森林資源調查、動態監測與管理的研究與開發工作，目前研究重點為“3S”技術在森林資源監測與管理中的套用。分別獲部省級科技進步二等獎1項，三等獎3項。以第一作者身份公開發表研究論文40餘篇，其中EI收錄2篇。合作出版專著一部。是廣西“新世紀十百千人才工程”第二層次人選(2002218)，廣西首批省級幹部聯繫、關護的專家，首屆廣西林業科技重獎個人獲得者。廣西大學兼職教授、碩士生導師。
目錄
第1章 面向對象的圖像分析方法與森林遙感分類研究進展
1.1 遙感圖像分類概述
1.2 面向對象的圖像分析方法
1.3 遙感圖像森林分類研究現狀與趨勢
1.4 研究區域概況和數據源
1.5 面向對象的遙感圖像森林分類總體思路
1.6 本章小結
參考文獻
第2章 SPOT5圖像預處理
2.1 數據預處理基本流程
2.2 林區GPS控制網的建立
2.3 幾何精校正和空間配準
2.4 圖像融合
2.5 正射校正
2.6 圖像增強
2.7 彩色合成
2.8 本章小結
參考文獻
第3章 圖像分割與基於規則的分類
3.1 圖像分割
3.2 基於規則的分類
3.3 基於分類的分割
3.4 圖像分割效果評價方法
3.5 結果分析與討論
3.6 本章小結
參考文獻
第4章 對象特徵提取與篩選
4.1 對象特徵提取
4.2 對象特徵分析和正態性分布檢驗
4.3 對象特徵篩選
4.4 結果分析與討論
4.5 本章小結
參考文獻
第5章 面向對象的多分類器分類
5.1 分類方案確定
5.2 訓練樣地選取
5.3 最小距離分類器
5.4 馬氏距離分類器
5.5 Bayes分類器
5.6 模糊分類器
5.7 支持向量機分類器
5.8 討論
5.9 本章小結
參考文獻
第6章 多分類器結合
6.1 標準的多分類器結合方法
6.2 模糊融合方法
6.3 投票法與模糊融合相結合方法
6.4 結果分析與討論
6.5 本章小結
參考文獻
第7章 基於SPOT5圖像分割的森林小班邊界自動提取
7.1 研究區域概況和數據源
7.2 小班邊界自動提取方法
7.3 圖像分割結果與分析
7.4 討 論
7.5 本章小結
參考文獻
第8章 面向對象的航空遙感圖像土地利用/覆蓋分類
8.1 試驗區概況及試驗數據
8.2 圖像分割
8.3 特徵檢測和基於規則的分類
8.4 結果分析與討論
8.5 本章小結
參考文獻
附表1 最小距離分類混淆矩陣_0312new第三級
附表2 最小距離分類混淆矩陣_noTM第三級
附表3 最小距離分類混淆矩陣_WithTM第三級
附表4 馬氏距離分類器混淆矩陣_0312new第三級
附表5 馬氏距離分類器混淆矩陣__noTM第三級
附表6 馬氏距離法分類混淆矩陣_withTM第三級
附表7 Bayes準則分類混淆矩陣_0312new第三級
附表8 Bayes準則分類混淆矩陣_notM第三級
附表9 Bayes準則分類混淆矩陣_withTM第三級
附表10 模糊分類混淆矩陣_0312new第三級
附表11 模糊分類混淆矩陣_noTM第三級
附表12 模糊分類混淆矩陣_withTM第三級
附表13 支持向量機分類混淆矩陣_0312new第三級
附表14 支持向量機分類混淆矩陣_noM第三級
附表15 支持向量機分類混淆矩陣_withTM第三級
附表16 方案0312new分類器融合結果表——投票/模糊法
附表17 方案noTM分類器融合結果表——投票法
附表18 方案noTM分類器融合結果表——Bayesian平均法
附表19 方案noTM分類器融合結果表——模糊法
附表20 方案noTM分類器融合結果表——投票/模糊法
附表21 方案withTM分類器融合結果——投票/模糊法
附表22 方案noTM各類型對象特徵值的變動係數
附表23 方案withTM各類型對象特徵值的變動係數
附表24 方案noTM各類型間的歐氏距離
附表25 方案withTM各類型間的歐氏距離
附圖1 原始圖像
(1)SPOT5圖像，R/G/B=4/2/1
(2)Landsat7：ETM+圖像，R/G/B=5/4/3
附圖2 各方案的Bayes分類器分類結果(全圖)
(1)方案0312new的Bayes分類器分類結果
(2)方案noTM的Bayes分類器分類結果
(3)方案withTM的Bayes分類器分類結果
附圖3 各方案的第三級分類的Bayes分類器分類結果比較(局部)
