遥感影像分类中的空间尺度问题

图书标准信息

• 作者 韩鹏 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2017-11
• 版次 31
• ISBN 9787030549853
• 定价 80.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 128页
• 字数 150千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《遥感影像分类中的空间尺度问题》重点分析遥感影像分类中的空间尺度选择和空间尺度转换问题。针对空间尺度选择问题，《遥感影像分类中的空间尺度问题》提出面向对象的空间尺度选择方法，可有效解决面向具体地物类别的空间尺度选择问题，并能充分考虑空间分布因素。针对空间尺度转换对分类精度影响评价问题，《遥感影像分类中的空间尺度问题》提出根据混合像元和空间分布特征来分析空间尺度转换方法对分类精度影响的新评价方法。针对空间尺度转换对构像质量影响评价问题，《遥感影像分类中的空间尺度问题》提出利用空间结构信息作为新评价指标，能够克服依靠传统统计指标进行评价的不足。

【目录】

目录
前言
第1章 绪论 1 
1.1 研究背景和意义 1 
1.2 国内外研究现状和趋势 2 
1.2.1 有关问题和方法 2 
1.2.2 存在的问题 4 
1.2.3 研究趋势 6 
1.3 本书的主要内容 6
第2章 遥感中的尺度问题 8 
2.1 遥感尺度中的基本概念和问题 8 
2.1.1 尺度的概念 8 
2.1.2 空间信息科学中的尺度概念 9 
2.1.3 遥感空间尺度中的相关问题 10 
2.2 遥感空间尺度效应研究 12 
2.2.1 机理模型和反演模型的尺度效应 12 
2.2.2 影像处理和分析中的尺度效应 12 
2.3 遥感空间尺度转换方法研究 13 
2.3.1 空间尺度转换的概念 13 
2.3.2 遥感影像空间尺度转换方法 14 
2.3.3 遥感影像空间尺度转换方法评价 16 
2.4 遥感空间尺度选择方法研究 17 
2.4.1 最优空间尺度的概念 17 
2.4.2 各种空间尺度选择方法介绍 17 
2.4.3 空间尺度选择方法研究趋势 24 
2.5 本章小结 24
第3章 实验安排和实验数据 25 
3.1 各项实验安排 25 
3.2 空间尺度转换方法 26 
3.3 分类方法 27 
3.3.1 最大似然分类法 27 
3.3.2 迭代自组织数据分类法 28 
3.3.3 面向地理对象影像分析技术 29 
3.4 分类体系 29 
3.5 实验数据 30 
3.5.1 广州TM数据 30 
3.5.2 新疆TM和ETM影像 31 
3.5.3 北京SPOT-5和IKONOS影像 33 
3.5.4 合肥QuickBird影像 34 
3.5.5 武汉SPOT-5影像 35 
3.6 本章小结 35
第4章 空间尺度转换方法对构像质量影响的评价 36 
4.1 概述 36 
4.2 基于结构相似度的空间尺度转换方法的评价 37 
4.2.1 概述 37 
4.2.2 基于空间结构相似度的结构相似性测定 38 
4.2.3 实验1：乌鲁木齐TM和ETM影像 40 
4.2.4 实验2：北京多源影像(SPOT-5＋IKONOS) 43 
4.2.5 结论 47 
4.3 基于空间分辨率的空间尺度转换方法的评价 48 
4.3.1 概述 48 
4.3.2 基于线扩散函数的空间分辨率测定 48 
4.3.3 各种空间尺度转换方法的结果分辨率的比较 52 
4.3.4 结论 55 
4.4 本章小结 56
第5章 空间尺度转换方法对分类精度影响的评价 57 
5.1 概述 57 
5.2 空间尺度转换方法对分类精度影响的分析 58 
5.2.1 影响分类精度的因素 58 
5.2.2 空间尺度转换与分类精度 58 
5.3 空间尺度转换方法对不同地物类型分类精度的影响 61 
5.3.1 实验1：广州TM影像 61 
5.3.2 实验2：合肥QuickBird影像 69 
5.3.3 结论 75 
5.4 空间尺度转换方法对总体分类精度的影响 75 
5.4.1 实验1：广州TM影像 75 
5.4.2 实验2：合肥QuickBird影像 76 
5.4.3 结论 77 
5.5 基于差异影像的影像均质性评价方法 78 
5.5.1 基于差异影像的影像均质性描述 78 
5.5.2 实验结果与分析 82 
5.5.3 结论 84 
5.6 本章小结 84
第6章 基于信息熵的遥感影像分类最优空间尺度选择 86 
6.1 信息熵理论 86 
6.1.1 信息熵的定义 87 
6.1.2 熵函数的唯一性 88 
6.1.3 熵函数的性质 88 
6.2 最优空间尺度选择 89 
6.2.1 描述可分性的信息熵 89 
6.2.2 基本思路 90 
6.2.3 分布参数的估计 91 
6.2.4 实验结果与分析 92 
6.3 改进型的基于信息熵的最优空间尺度选择算法 96 
6.3.1 原始算法存在的问题 96 
6.3.2 算法改进 100 
6.3.3 实验结果与分析 103 
6.4 基于信息熵的空间尺度选择实验 104 
6.4.1 实验数据和方法 105 
6.4.2 实验结果与分析 105 
6.4.3 结论 109 
6.5 本章小结 110
第7章 总结 111
参考文献 113