面向对象遥感影像信息提取

高空间分辨率遥感影像信息提取的关键是其空问几何和空间结构问题，面向对象影像分析方法在高分辨率遥感影像信息提取中具有明显优势，通过对影像的分割，使同质像素组成大小不同的图像对象，以图像对象的空间特征和光谱特征作为影像分类和信息提取的依据，可以有效地克服基于像素方法的不足。
　　《青年科技创新人才学术文库：面向对象遥感影像信息提取》研究面向对象的遥感影像信息提取问题，主要内容包括面向对象遥感影像分类方法基础、遥感影像分割方法、遥感影像分类中的最佳分割尺度选择、面向对象遥感影像分类中的维度效应、遥感影像中的单类别信息提取以及面向对象的遥感影像目标识别问题等。

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第1章 绪论
1.1 遥感影像目视解译
1.2 遥感影像分类
1.3 遥感影像分类的主要问题
1.4 本书结构

第2章 面向对象遥感影像分类概述
2.1 面向对象方法的优越性
2.2 面向对象影像分析中的基本概念与方法
2.3 分类精度评价
2.4 面向对象遥感影像分类步骤

第3章 图像分割
3.1 图像分割一般过程
3.2 图像分割基本方法
3.3 图像分割结果评价
3.4 基于非参数化聚类的图像分割方法

第4章 面向对象方法中的分割尺度选择
4.1 面向对象影像分析中的尺度问题
4.2 面向对象影像分析中的最佳尺度选择

第5章 面向对象影像分类中的维度效应
5.1 高维数据的特点
5.2 维度效应概述
5.3 维度效应对面向对象影像分类的影响
5.4 维度效应对最近邻查询的影响
5.5 维度效应解决方案讨论

第6章 面向对象遥感影像单类分类
6.1 引言
6.2 面向对象的单类分类
6.3 面向对象单类分类实验

第7章 面向对象遥感影像目标识别
7.1 引言
7.2 遥感影像水上桥梁识别方法
7.3 实验结果