本书介绍并且综合了目前已有的软、硬变化检测方法各自的优势, 创新性地提出了一种将HCD、SCD方法相结合的农作物变化检测识别方法--软硬变化遥感检测农作物识别方法 (SHCD), 达到对离散型变化区, 即硬变化区 (HCR) 和连续变化区区域, 即软变化区 (SCR), 分别采用HCD和SCD进行变化检测, 以提高农作物的识别精度。书中详细列举了系列实验, 与传统的HCD、SCD方法进行定量比较, 用以验证SHCD方法的准确性和适用性。
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 硬变化检测方法研究
1.2.2 软变化检测方法研究
1.3 存在的问题
1.4 研究目的
1.5 研究内容及框架
2 SHCD农作物识别模型
2.1 农作物软硬变化区的定义
2.2 软硬变化检测概念模型
2.3 软硬变化检测实现流程
2.3.1 变化向量的定义
2.3.2 变化强度定量表达
2.3.3 农作物软硬变化区划分
2.3.4 软硬变化区农作物识别
2.4 精度评价方法
2.4.1 传统变化检测方法的选择
2.4.2 精度评价指标
2.4.3 尺度对精度的影响分析
3 研究区与数据预处理
3.1 研究区
3.1.1 北京研究区
3.1.2 辽宁研究区：研究区五
3.2 实验数据与标准化预处理
3.2.1 实验数据
3.2.2 遥感影像标准化预处理
3.2.3 检验真值提取
4 农作物软、硬变化区的划分
4.1 差值影像提取
4.2 剖线的选取
4.3 结果分析
4.3.1 夏粮HCR、SCR提取
4.3.2 秋粮HCR、SCR提取
4.4 本章小结
5 基于SHCD的农作物检测识别：模拟实验
5.1 物候特征分析
5.2 地块破碎地区农作物识别模拟实验
5.2.1 光谱特征分析
5.2.2 变化样本选择
5.2.3 SHCD冬小麦识别结果
5.2.4 对比分析和讨论
5.2.5 小结
5.3 地块规整地区农作物识别模拟实验
……
6 基于SHCD的夏、秋粮农作物识别：真实实验
7 结论与展望
参考文献
