基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究



基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究

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基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-17页
· 研究背景及意义	第12-13页
· 研究背景	第12页
· 研究意义	第12-13页
· 国内外现状	第13-14页
· 滑坡解译研究现状	第13页
· 边缘提取研究现状	第13-14页
· 本文的技术路线	第14-15页
· 本文主要工作及内容安排	第15-17页
第2章滑坡影像信息特征	第17-22页
· 高几何分辨率无人机影像特征	第17页
· 滑坡及其影像特征	第17-18页
· 彩色图像的颜色空间	第18-21页
· RGB颜色空间	第18页
· HSI、HSL颜色空间	第18-19页
· L~a~b~*颜色空间	第19-20页
· Munsell颜色空间	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第3章滑坡影像分割	第22-35页
· 基于边缘的分割方法	第22-28页
· 基于一阶导数的边缘提取算法	第22-23页
· 基于二阶导数的边缘提取算法	第23-25页
· Canny边缘检测算子	第25页
· 数学形态学边缘检测	第25-28页
· 基于区域的分割方法	第28页
· 基于特定理论的分割方法	第28-30页
· K-均值聚类法	第28-29页
· ISODATA聚类法	第29-30页
· 基于阈值的分割方法	第30页
· 迭代法	第30页
· Otsu法	第30页
· 滑坡影像分割比较	第30-34页
· 基于边缘的分割方法比较	第31-32页
· 基于区域生长的分割方法	第32页
· 基于特征空间聚类的分割方法比较	第32-33页
· 基于阈值的分割方法比较	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第4章滑坡边界提取和致灾面积估算	第35-58页
· 图像平滑	第35-40页
· 均值滤波	第35页
· 中值滤波	第35页
· 小波变换去噪	第35-36页
· 形态学滤波	第36页
· 去噪方法对比	第36-40页
· 滑坡边界提取	第40-51页
· 基于区域生长的边界提取	第40-48页
· 基于边缘区域生长的边界提取	第48-50页
· 基于K-均值聚类法的边界提取	第50-51页
· 三种方法边界提取的精度评定	第51-52页
· 滑坡区域填充和致灾面积估算	第52-55页
· 滑坡区域填充	第52-53页
· 滑坡致灾面积估算	第53-55页
· 三种方法的比较	第55-57页
· 本章小结	第57-58页
第5章程序设计和实现	第58-61页
· 程序编写平台	第58页
· 程序总体设计和实现	第58-60页
· 本章小结	第60-61页
结论和展望	第61-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-65 页

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