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高分辨率遥感影像面向对象分析技术


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高分辨率遥感影像面向对象分析技术
  • 书号:9787030503374
    作者:顾悔燕等
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:B5
  • 页数:
    字数:
    语种:zh-Hans
  • 出版社:
    出版时间:
  • 所属分类:
  • 定价: ¥85.00元
    售价: ¥85.00元
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本书旨在阐述遥感影像面向对象的分析理论与方法.全书共8章,第1章为GEOBIA 研究现状与发展趋势,介绍GEOBIA的产生背景、概念与基本特点、研究现状与进展;第2章为GEOBIA理论基础,介绍地理本体、地理认知、地理本体与地理认知的关系、地理知识、地理尺度;第3章为GEOBIA框架,提出遥感影像分类地理本体框架“地理实体概念本体描述—遥感影像分类地理本体建摸地理本体驱动的影像对象分类”;第4章为地理实体概念本体描述,介绍地理实体知识体系、地理知识概念本体、地表覆盖实体领域知识及其概念本体;第5章为遥感影像分类地理本体建模,介绍本体建模方法与语言,遥感影像、影像对象、分类器的本体模型;第6 章为GEOBIA 影像对象分类方法,提出地理本体驱动的影像对象分类的四个层次;第7章为地表覆盖分类实验,介绍理论、方法、技术支持下的面向地理国情普查的地表覆盖分类实验;第8章为滑坡识别实验,介绍遥感影像分类地理本体框架指导下的滑坡识别实验。
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    前言
    第1章 GEOBIA研究现状与发展趋势1
    1.1产生背景1
    1.1.1遥感影像分类的概念1
    1.1.2遥感影像分类的发展2
    1.1.3面向对象影像分析方法的产生4
    1.1.4像素分类与对象分类的对比分析9
    1.2概念与基本特点11
    1.2.1概念11
    1.2.2基本特征12
    1.2.3SWOT分析15
    1.3研究现状与进展16
    1.3.1文献综述16
    1.3.2技术现状与进展18
    1.3.3应用现状与进展24
    1.3.4软件现状与进展25
    1.3.5未来发展27
    1.4小结28
    参考文献29
    第2章 GEOBIA理论基础36
    2.1地理本体36
    2.1.1本体36
    2.1.2地理本体41
    2.1.3地理本体表示语言45
    2.1.4地理本体构建方法46
    2.1.5地理本体构建工具47
    2.1.6地理本体推理机47
    2.2地理认知48
    2.2.1认知49
    2.2.2地理认知53
    2.2.3地理认知过程57
    2.2.4地理认知模型59
    2.3地理本体与地理认知的关系61
    2.3.1地理本体信息到地理认知信息的转换62
    2.3.2地理认知信息到地理智能信息的转换64
    2.4地理知识67
    2.4.1地理知识的表示67
    2.4.2地理信息-知识-智能转换模型69
    2.4.3地理知识的生态系统70
    2.5地理尺度71
    2.5.1尺度71
    2.5.2地理尺度72
    2.5.3尺度转换74
    2.6小结76
    参考文献77
    第3章 GEOBIA框架82
    3.1框架的提出83
    3.2地理实体概念本体描述84
    3.3遥感影像分类地理本体建模85
    3.4地理本体驱动的影像对象分类87
    3.5小结87
    参考文献88
    第4章 地理实体概念本体描述89
    4.1地理实体知识体系89
    4.1.1地理知识89
    4.1.2遥感影像特征90
    4.1.3影像对象特征92
    4.1.4专家知识99
    4.2地理实体知识概念本体99
    4.2.1领域知识概念本体描述99
    4.2.2领域知识选择101
    4.3举例:地表覆盖实体本体描述102
    4.3.1地表覆盖实体领域知识103
    4.3.2地表覆盖实体概念本体110
    4.4小结112
    参考文献112
    第5章 遥感影像分类地理本体建模114
    5.1遥感影像分类本体建模方法114
    5.2遥感影像分类本体建模语言115
    5.3遥感影像本体建模117
    5.3.1遥感影像源数据117
    5.3.2遥感影像本体建模118
    5.4影像对象特征本体建模122
    5.5分类器本体建模125
    5.5.1决策树建模125
    5.5.2专家规则建模132
    5.6语义网络模型134
    5.7小结141
    参考文献141
    第6章 GEOBIA影像对象分类方法143
    6.1图论与分形网络演化相结合的并行分割143
    6.1.1算法原理144
    6.1.2方法流程146
    6.1.3方法实验146
    6.1.4结果分析150
    6.2基于随机森林的特征自动优选151
    6.2.1算法原理151
    6.2.2方法流程152
    6.2.3方法实验155
    6.2.4结果分析161
    6.3基于语义网络模型的影像对象语义分类162
    6.3.1方法流程162
    6.3.2实现过程163
    6.3.3方法实验166
    6.3.4结果分析172
    6.4小结172
    参考文献172
    第7章 地表覆盖分类实验175
    7.1实验环境175
    7.1.1FcatureStation_CeoEX1 75
    7.1.2Protege软件176
    7.2实验数据与研究区域176
    7.2.1实验一:瑞丽市ZY-3 177
    7.2.2实验二:临潼区WorldVicw-2 178
    7.3地理本体驱动的地表覆盖分类实验179
    7.3.1地表覆盖类型概念本体描述179
    7.3.2面向地表覆盖分类的地理本体建模180
    7.3.3而向地表覆盖的影像对象分类184
    7.4结果分析189
    7.4.1视觉分析189
    7.4.2精度评价189
    7.4.3实验总结192
    7.5小结193
    第8章 滑坡识别实验194
    8.1实验数据与研究区域194
    8.2地理本体驱动的滑坡识别与分类实验195
    8.2.1滑坡概念本体描述195
    8.2.2滑坡地理本体建模196
    8.2.3滑坡对象识别与分类198
    8.3结果分析202
    8.3.1视觉分析202
    8.3.2精度评价202
    8.4小结204
    后记205
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