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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以改善SPOT5圖像森林分類(lèi)精度為目的，從圖像預(yù)處理、圖像分割、ETM+輔助數(shù)據(jù)的應(yīng)用、對(duì)象的光譜和紋理特征提取與篩選、多分類(lèi)器分類(lèi)與結(jié)合等整個(gè)流程進(jìn)行了全面的、系統(tǒng)的和綜合的探索和研究。并以森林資源規(guī)則設(shè)計(jì)調(diào)查應(yīng)用為目的，介紹了通過(guò)SPOT5圖像分割自動(dòng)提取小班邊界的技術(shù)方法，以及基于規(guī)則分類(lèi)的航空遙感圖像森林/土地利用/覆蓋分類(lèi)方法。主要研究?jī)?nèi)容包括：林區(qū)GPS控制網(wǎng)的建立和基于該網(wǎng)采集地面控制點(diǎn)進(jìn)行遙感圖像幾何精校正的方法，圖像融合、正射校正、圖像增強(qiáng)、彩色合成；圖像分割、基于規(guī)則的分類(lèi)和基于分類(lèi)的分割等。

作者簡(jiǎn)介

　　李春干，研究員、教授級(jí)高級(jí)工程師、博士。1983年畢業(yè)于廣西大學(xué)林學(xué)院林學(xué)專(zhuān)業(yè)，后獲南京林業(yè)大學(xué)森林經(jīng)理專(zhuān)業(yè)碩士學(xué)位、北京林業(yè)大學(xué)森林經(jīng)理專(zhuān)業(yè)林業(yè)遙感方向博士學(xué)位。2006年5月至2007年8月在美國(guó)PURDuE大學(xué)林業(yè)和自然資源系作訪問(wèn)學(xué)者。現(xiàn)為廣西林業(yè)勘測(cè)設(shè)計(jì)院總工程師。1983年至今，一直從事森林資源調(diào)查、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與管理的研究與開(kāi)發(fā)工作，目前研究重點(diǎn)為“3S”技術(shù)在森林資源監(jiān)測(cè)與管理中的應(yīng)用。分別獲部省級(jí)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)1項(xiàng)，三等獎(jiǎng)3項(xiàng)。以第一作者身份公開(kāi)發(fā)表研究論文40余篇，其中EI收錄2篇。合作出版專(zhuān)著一部。是廣西“新世紀(jì)十百千人才工程”第二層次人選（2002218），廣西首批省級(jí)干部聯(lián)系、關(guān)護(hù)的專(zhuān)家，首屆廣西林業(yè)科技重獎(jiǎng)個(gè)人獲得者。廣西大學(xué)兼職教授、碩士生導(dǎo)師。

圖書(shū)目錄

第1章　面向?qū)ο蟮膱D像分析方法與森林遙感分類(lèi)研究進(jìn)展
1.1　遙感圖像分類(lèi)概述
1.2　面向?qū)ο蟮膱D像分析方法
1.3　遙感圖像森林分類(lèi)研究現(xiàn)狀與趨勢(shì)
1.4　研究區(qū)域概況和數(shù)據(jù)源
1.5　面向?qū)ο蟮倪b感圖像森林分類(lèi)總體思路
1.6　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章　SPOT5圖像預(yù)處理
2.1　數(shù)據(jù)預(yù)處理基本流程
2.2　林區(qū)GPS控制網(wǎng)的建立
2.3　幾何精校正和空間配準(zhǔn)
2.4　圖像融合
2.5　正射校正
2.6　圖像增強(qiáng)
2.7　彩色合成
2.8　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章　圖像分割與基于規(guī)則的分類(lèi)
3.1　圖像分割
3.2　基于規(guī)則的分類(lèi)
3.3　基于分類(lèi)的分割
3.4　圖像分割效果評(píng)價(jià)方法
3.5　結(jié)果分析與討論
3.6　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章　對(duì)象特征提取與篩選
4.1　對(duì)象特征提取
4.2　對(duì)象特征分析和正態(tài)性分布檢驗(yàn)
4.3　對(duì)象特征篩選
4.4　結(jié)果分析與討論
4.5　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章　面向?qū)ο蟮亩喾诸?lèi)器分類(lèi)
5.1　分類(lèi)方案確定
5.2　訓(xùn)練樣地選取
5.3　最小距離分類(lèi)器
5.4　馬氏距離分類(lèi)器
5.5　Bayes分類(lèi)器
5.6　模糊分類(lèi)器
5.7　支持向量機(jī)分類(lèi)器
5.8　討論
5.9　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章　多分類(lèi)器結(jié)合
6.1　標(biāo)準(zhǔn)的多分類(lèi)器結(jié)合方法
6.2　模糊融合方法
6.3　投票法與模糊融合相結(jié)合方法
6.4　結(jié)果分析與討論
6.5　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章　基于SPOT5圖像分割的森林小班邊界自動(dòng)提取
7.1　研究區(qū)域概況和數(shù)據(jù)源
7.2　小班邊界自動(dòng)提取方法
7.3　圖像分割結(jié)果與分析
7.4　討　論
7.5　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章　面向?qū)ο蟮暮娇者b感圖像土地利用/覆蓋分類(lèi)
8.1　試驗(yàn)區(qū)概況及試驗(yàn)數(shù)據(jù)
8.2　圖像分割
8.3　特征檢測(cè)和基于規(guī)則的分類(lèi)
8.4　結(jié)果分析與討論
8.5　本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
附表1　最小距離分類(lèi)混淆矩陣_0312new第三級(jí)
附表2　最小距離分類(lèi)混淆矩陣_noTM第三級(jí)
附表3　最小距離分類(lèi)混淆矩陣_WithTM第三級(jí)
附表4　馬氏距離分類(lèi)器混淆矩陣_0312new第三級(jí)
附表5　馬氏距離分類(lèi)器混淆矩陣__noTM第三級(jí)
附表6　馬氏距離法分類(lèi)混淆矩陣_withTM第三級(jí)
附表7　Bayes準(zhǔn)則分類(lèi)混淆矩陣_0312new第三級(jí)
附表8　Bayes準(zhǔn)則分類(lèi)混淆矩陣_notM第三級(jí)
附表9　Bayes準(zhǔn)則分類(lèi)混淆矩陣_withTM第三級(jí)
附表10　模糊分類(lèi)混淆矩陣_0312new第三級(jí)
附表11　模糊分類(lèi)混淆矩陣_noTM第三級(jí)
附表12　模糊分類(lèi)混淆矩陣_withTM第三級(jí)
附表13　支持向量機(jī)分類(lèi)混淆矩陣_0312new第三級(jí)
附表14　支持向量機(jī)分類(lèi)混淆矩陣_noM第三級(jí)
附表15　支持向量機(jī)分類(lèi)混淆矩陣_withTM第三級(jí)
附表16　方案0312new分類(lèi)器融合結(jié)果表——投票/模糊法
附表17　方案noTM分類(lèi)器融合結(jié)果表——投票法
附表18　方案noTM分類(lèi)器融合結(jié)果表——Bayesian平均法
附表19　方案noTM分類(lèi)器融合結(jié)果表——模糊法
附表20　方案noTM分類(lèi)器融合結(jié)果表——投票/模糊法
附表21　方案withTM分類(lèi)器融合結(jié)果——投票/模糊法
附表22　方案noTM各類(lèi)型對(duì)象特征值的變動(dòng)系數(shù)
附表23　方案withTM各類(lèi)型對(duì)象特征值的變動(dòng)系數(shù)
附表24　方案noTM各類(lèi)型間的歐氏距離
附表25　方案withTM各類(lèi)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(lèi)器分類(lèi)結(jié)果（全圖）
（1）方案0312new的Bayes分類(lèi)器分類(lèi)結(jié)果
（2）方案noTM的Bayes分類(lèi)器分類(lèi)結(jié)果
（3）方案withTM的Bayes分類(lèi)器分類(lèi)結(jié)果
附圖3　各方案的第三級(jí)分類(lèi)的Bayes分類(lèi)器分類(lèi)結(jié)果比較（局部）