基于机载LiDAR和高光谱遥感影像融合实现普洱山区树种分类



基于机载LiDAR和高光谱遥感影像融合实现普洱山区树种分类

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基于机载LiDAR和高光谱遥感影像融合实现普洱山区树种分类

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-15页
第一章绪论	第15-29页
· 研究目的与意义	第15-16页
· 机载LiDAR与影像融合分类的理论基础	第16-17页
· 不同传感器来源数据融合理论	第16-17页
· 机载LiDAR与影像数据的融合	第17页
· 国内外研究现状	第17-25页
· 遥感影像分类研究状况	第17-21页
· 机载LiDAR研究现状	第21-23页
· 机载LiDAR与遥感影像融合的分类	第23-25页
· 研究内容及技术路线	第25-27页
· 研究内容	第25-26页
· 技术路线	第26-27页
· 论文组织结构	第27-29页
第二章研究区域概况及数据	第29-36页
· 研究区域概况	第29-30页
· 基本状况	第29-30页
· 地形地貌	第30页
· 气候特征	第30页
· 土壤概况	第30页
· 森林植被类型介绍	第30-31页
· 实验数据	第31-35页
· 遥感数据来源	第31-33页
· 样地数据	第33-35页
· 小结	第35-36页
第三章影像处理	第36-54页
· 机载LiDAR数据处理	第36-38页
· 机载LiDAR数据预处理	第36-37页
· 激光点云数据生成CHM	第37-38页
· 高光谱遥感影像预处理	第38-44页
· 大气校正	第39页
· 地形辐射校正	第39-41页
· 影像PCA变换	第41-44页
· 遥感数据间配准	第44-46页
· 配准的理论基础	第44-45页
· 影像配准方法	第45-46页
· 机载LiDAR数据与高光谱影像的融合	第46-51页
· 影像融合的理论基础	第46-51页
· 融合效果评价	第51-53页
· 定性评价	第51-52页
· 定量评价	第52-53页
· 小结	第53-54页
第四章两种数据源特征分析	第54-64页
· 点云特征的提取	第54-55页
· 高光谱遥感影像中光谱信息	第55-63页
· 光谱曲线	第55-56页
· 植被指数	第56-58页
· 高光谱影像中纹理特征计算与提取	第58-63页
· 多源特征数据库构建	第63页
· 小结	第63-64页
第五章研究区树种分类研究	第64-77页
· 遥感影像分类概述	第64-65页
· 遥感影像分类原理	第64页
· 遥感影像分类方法	第64-65页
· 基于SVM分类	第65-67页
· SVM分类概述	第65-66页
· 核函数与参数选取	第66-67页
· 基于SVM融合影像分类	第67-70页
· 分类实验	第67-69页
· 分类后处理	第69-70页
· 实验分类精度	第70-76页
· 分类精度评价指标	第70-72页
· 实验分类结果	第72-76页
· 小结	第76-77页
第六章结论与讨论	第77-81页
· 结论	第77-78页
· 讨论	第78-80页
· 展望	第80-81页
参考文献	第81-90页
在读期间的学术研究	第90-91页
致谢	第91页

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