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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　影像分割與多特征組合是目前主流的遙感信息提取方法，本書(shū)以分水嶺算法作為斜坡地質(zhì)災(zāi)害影像分割方法，以數(shù)字地形特征、斜坡災(zāi)害發(fā)育高敏感區(qū)、斜坡災(zāi)害幾何特征構(gòu)建多特征因子組合，以這些特征因子組合層次分析篩選遙感影像經(jīng)分水嶺算法分割后的圖斑，實(shí)現(xiàn)斜坡地質(zhì)災(zāi)害半自動(dòng)化提取。全書(shū)系統(tǒng)闡述了分水嶺影像分割與多特征組合的斜坡地質(zhì)災(zāi)害遙感提取思路、關(guān)鍵技術(shù)及其實(shí)現(xiàn)過(guò)程，重點(diǎn)研究了基于CIE顏色空間區(qū)域合并的分水嶺算法改進(jìn)、地形因子提取時(shí)空效應(yīng)及最佳尺度、斜坡地質(zhì)災(zāi)害敏感性評(píng)價(jià)方法。基于上述研究，本書(shū)構(gòu)建了多特征分水嶺影像分割斜坡地質(zhì)災(zāi)害提取方法體系，一定程度上嘗試了地質(zhì)災(zāi)害遙感自動(dòng)化提取方法探索。本書(shū)是作者對(duì)過(guò)往研究的總結(jié)和梳理，內(nèi)容上力求做到深入淺出、通俗易懂，不僅具有一定的廣度與深度，而且體現(xiàn)了學(xué)科交叉、協(xié)同創(chuàng)新解決問(wèn)題的思路。本書(shū)可為遙感、GIS、地質(zhì)災(zāi)害、數(shù)字地貌、圖像處理等領(lǐng)域研究生和科研工作者提供參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《多特征分水嶺影像分割斜坡地質(zhì)災(zāi)害提取》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章斜坡地質(zhì)災(zāi)害遙感提取概述
1.1 研究背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 斜坡地質(zhì)災(zāi)害遙感提取關(guān)鍵技術(shù)
1.4 主要研究?jī)?nèi)容
1.5 技術(shù)路線
第2章基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制
2.1 研究區(qū)概況
2.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制
2.4 本章小結(jié)
第3章多特征分水嶺影像分割斜坡地質(zhì)災(zāi)害提取方法
3.1 分水嶺影像分割算法
3.2 斜坡地質(zhì)災(zāi)害遙感提取多特征因子組合
3.3 多特征分水嶺影像分割斜坡地質(zhì)災(zāi)害提取方法
3.4 本章小結(jié)
第4章 CIE顏色空間區(qū)域合并分水嶺算法
4.1 分水嶺算法改進(jìn)思路
4.2 顏色空間
4.3 后處理改進(jìn)CIE顏色空間區(qū)域合并分水嶺分割算法
4.4 分水嶺算法影像分割精度評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
4.5 CIE顏色空間區(qū)域合并分水嶺算法斜坡地質(zhì)災(zāi)害邊界提取
4.6 本章小結(jié)
第5章 DEM提取地形因子時(shí)空效應(yīng)及最佳尺度
5.1 ASTER GDEM高程精度評(píng)價(jià)
5.2 DEM提取地形因子的時(shí)空效應(yīng)研究
5.3 多尺度DEM提取地形因子的不確定性
5.4 DEM提取地形因子的最佳尺度
5.5 本章小結(jié)
第6章斜坡地質(zhì)災(zāi)害發(fā)育敏感性評(píng)價(jià)
6.1 斜坡地質(zhì)災(zāi)害敏感性評(píng)價(jià)模型及精度檢驗(yàn)方法
6.2 斜坡地質(zhì)災(zāi)害敏感性評(píng)價(jià)因子
6.3 研究區(qū)斜坡地質(zhì)災(zāi)害敏感性評(píng)價(jià)與精度檢驗(yàn)
6.4 本章小結(jié)
第7章多特征輔助分水嶺算法斜坡地質(zhì)災(zāi)害遙感提取
7.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)與數(shù)據(jù)源
7.2 基于Luv顏色空間區(qū)域合并分水嶺算法影像分割
7.3 多特征輔助斜坡地質(zhì)災(zāi)害圖斑篩選
7.4 基于面向?qū)ο蠓诸惙ǖ男逼碌刭|(zhì)災(zāi)害提取
7.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與精度評(píng)價(jià)
7.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)