一、用高分辩率卫星影像辨识城市建筑物(论文文献综述)
宋亚萍[1](2020)在《基于多源影像融合和面向对象的土地利用分类技术研究》文中认为加快推进新型城镇化建设是兵团经济社会发展的必然要求,利用遥感数据获取团场土地利用信息及农业概况,既可以为政府决议提供基础依据,同时也是农业信息化发展的必要条件,能够提高效率、节省人力和资源,使农业更加科学地发展。而随着卫星产品的空间分辨率的不断提升和普及,高分辨率卫星影像所包含的信息也越来越丰富。每一个卫星传感器由于自身硬件设备的差异,所获取的信息参数也不尽相同。对于影像中的同一种目标对象,不同数据源的影像信息所呈现的细节信息也各有差异,多源影像融合可以综合不同卫星传感器的有利信息,使融合后的影像既能提高原始影像的利用率,也能增大遥感影像的应用范围。以往进行影像分类的方法是根据影像像元的光谱特征完成分类,此方法忽略了影像中所包含的其它信息,不仅影像数据的使用率低,而且也产生了极大的浪费。针对多源影像融合及面向对象分类过程中存在的问题,本文基于资源三号多光谱影像和快舟一号全色遥感影像,对影像的预处理、多源影像融合方法、影像分割参数确定、分类以及精度评价等方面进行研究,主要工作如下:(1)针对不同遥感卫星传感器参数、特性及影像分辨率的不同开展研究。系统地研究了多源遥感影像数据的预处理工作,主要完成影像辐射定标、大气校正及影像配准等预处理工作,保证原始影像之间像元的一致性,为影像进一步融合提供数据基础。(2)针对多源传感器图像融合的方法开展研究。为探讨适合资源三号(ZY-3)多光谱影像和快舟一号(KZ-1)全色影像的多源数据融合方法,本文使用PCA融合、Brovey融合、Gram-Schmidt融合、NNDiffuse融合、Subtractive融合及Pansharp融合等六种像素级常用融合方法对资源三号和快舟一号影像开展融合试验,并改进超分辨率贝叶斯算法以提高融合后图像质量。经过目视解译和定量评价(空间信息融入度、光谱信息保持度、清晰度)指标综合对比分析,改进后的超分辨率贝叶斯算法较适合资源三号遥感影像的多源融合,既保持了影像的光谱信息,也增强了遥感影像的细节纹理特征。(3)针对面向对象的图像分割实验开展研究。使用面向对象的分类方法,充分利用遥感影像中地物的光谱特征信息和空间特征信息。借助无人机获取的125团研究区遥感影像,生成样本矢量文件对实验分类结果进行验证,结果表明:实验区I总体分类精度为84.75%,Kappa系数为0.8248,实验区II总体分类精度为84.42%,Kappa系数为0.8145,总体分类精度与Kappa系数均高于80%,能有效了解研究区土地利用概况。本文以资源三号和快舟一号遥感影像为数据源,基于多源影像数据,通过像素级影像融合,探讨适合资源三号多源影像融合的融合算法,通过改进超分辨率贝叶斯算法,使用面向对象的影像分割技术进行融合影像地物类别提取,有效地提取了研究区的土地覆被利用情况,可为土地资源配置、水资源管理等提供理论基础和科学指导。
冯磊[2](2014)在《基于高分辨率卫星遥感的城市典型地物变化监测》文中认为高分辨率卫星遥感应用是遥感领域近年来研究的热点,利用高分辨率遥感卫星空间分辨率高,重访周期短,敏捷性强等特点,对城市土地利用情况进行变化检测,完成土地利用情况普查,土地空间数据库更新等任务,对于国家地理国情监测,数字城市工作的开展具有重要意义。目前,还没有针对高分辨率卫星遥感影像最优的变化检测方法,而在使用一般检测方法处理高分辨率遥感影像时,会出现处理效率低下,检测结果破碎化以及变化阈值难以确定等问题。本文面向城市地区土地利用情况动态监测的需求,改进了一种基于典型相关分析方法的变化检测算法,利用典型变量来集中影像各个波段的变化信息,引入交叉窗口均值滤波以去除高分卫星影像在像元级检测时的破碎噪声,并在传统的均值-标差法固定阈值基础上提出动态闽值算法,以降低漏检测率。本文的实验部分利用GDAL等开源函数库对改进的典型相关分析变化检测算法进行了程序实现,并选取沈阳市浑南新区土地覆盖变化显着的某建设区作为研究区,使用2013年7月4日与2013年8月21日两期高分一号卫星影像进行了变化检测应用实验,并对检测结果进行了精度评价,验证了该算法的有效性。最后,实验使用ENVI Feature Extraction模块对研究区变化区域进行了基于面向对象方法的城市典型地物分类,使用ArcGIS对分类后的各种土地覆盖类型变化量与变化率进行了统计分析,并制作了研究区土地覆盖变化情况专题地图。本文针对高分辨率卫星遥感影像数据量大,细节特征丰富等特点,改进并实现了基于典型相关分析方法的变化检测算法,并验证了该算法的有效性。使用面向对象的方法对变化检测结果进行分类,最后对分类结果进行统计分析及制图。研究结果证明本文的理论在基于高分遥感影像的城市地区变化检测中具有一定的应用价值,为后续的基于高分遥感的城市典型地物全自动变化检测提供了实用方法与实践基础。
郭建兴[3](2013)在《基于数字地球平台的震害显示和提取技术研究》文中进行了进一步梳理破坏性地震发生之后,遥感技术是获取灾区的破坏情况的有效手段,已经成为地震应急救援和震害调查中重要的信息源。但是目前震害遥感影像的共享和分发手段还是基于传统的文件传输甚至硬盘拷贝;基于单机形式的遥感震害调查存在着交互性差和重复劳动的问题。数字地球是充分利用遥感数据的地理信息系统,结合了空间信息技术、计算机网络技术、多媒体虚拟现实技术和海量数据的处理技术等先进技术,可实现遥感数据和GIS数据的网络化和三维可视化,可以为地震应急遥感影像的网络发布提供公共三维显示平台。与此同时数字地球平台可以将不同地域、不同单位的遥感震害调查专家协同起来共同工作,以标准的方式进行震害解译,大大减少重复工作,缩短解译时间,从而解决震害解译结果的实时汇总和发布等实用化问题。本文面向地震应急,进行了数字地球技术应用于遥感影像的发布、显示以及震害调查等方面的初步探讨,主要包括了以下几个方面的研究:首先,回顾了数字地球的概念和理论,并详细论述了开源数字地球平台World Wind的平台技术,以及数字地球应用程序开发的方法。在此基础上研究了面向服务的数字地球系统搭建方法,并利用开源WebGIS服务器和利用World Wind JavaSDK开发的数字地球客户端成功搭建了实用化的数字地球应用系统。其次,探讨了基于遥感影像的建筑物单体和建筑物群体震害调查的方法。根据遥感识别能力,建筑物单体震害调查时,结构类型划分为多层砌体、一般民房、框架结构和工业厂房,震害等级一般分为“倒塌”、“部分倒塌”和“未倒塌”三个等级;以汶川和玉树地震后的遥感影像为例,分析了不同结构类型和不同震害等级的建筑物在高分光学遥感影像上的特征。群体震害调查是以街区或行政村为单元依据建筑物群体的震害遥感影像特征识别和评估震害的方式,调查的主要内容为单元内的主要房屋结构类型、震害程度和平均遥感震害指数。第三,完成了“地震应急遥感数字地球原型系统(EERS-Globe V1.0)”的设计与开发。面向地震应急遥感工作需求与设计目标,完成了系统功能设计、运行环境与部署设计、结构设计等方面的内容。其中系统的核心应用功能包括基础地理信息服务、地震专业应急信息服务和应急遥感信息服务以及在此基础上的遥感震害调查功能。最后叙述了笔者开发的“地震应急遥感数字地球原型系统(EERS-Globe V1.0)”的模拟实验及实际应用。以玉树地震为例,本文利用系统模拟了实际遥感震害调查过程;并且笔者利用该系统参与了2013年四川芦山地震实际应急工作。实验及应用结果表明该系统可以实现基础信息、地震专业应急信息和遥感影像的及时发布和三维显示,在此基础上可进行的遥感震害识别和调查工作。从实验效果来看,数字地球平台震害识别效果远远优于传统二维遥感影像。通过本文的研究表明数字地球平台在地震应急期间发布和显示遥感震害信息,并在此基础上进行震害解译与识别方面具有巨大的应用潜力,可以为应急救援决策和灾害调查提供一个有效的工具。
郭甜甜[4](2013)在《卫星图像中提取车辆目标的尺度问题研究》文中研究说明随着遥感技术的不断发展以及卫星空间分辨率的不断提高,高分辨率遥感影像在各领域的应用已经变得越来越为广泛。与此同时,利用卫星图像进行车辆目标识别与提取成为智能交通领域中交通信息采集的重要手段之一,基于卫星影像的车辆提取以其潜在的应用前景成为当今国际上的前沿研究热点。本文以基于卫星影像的车辆提取中的尺度问题为侧重点,通过对道路车辆卫星影像的尺度转换,尺度效应评价分析,利用最优尺度选择方法——邻接均值差标准差比法确定最优分割尺度,利用尺度与目标对象提取的关联性实现车辆的高精度提取。论文主要研究内容如下:(1)面向对象影像分析技术及多尺度下的影像特征。首先论述面向对象影像分析技术发展趋势及影像分割技术。在多尺度遥感影像分割技术中,主要阐述基于异质性最小原则的区域分割算法。分析不同尺度下卫星影像中道路与车辆特征,其中包括道路与车辆的颜色、形态、位置等特征,对接下来的尺度转换与尺度效应评价提供了理论依据。(2)影像信息尺度转换方法及尺度效应评价。分析了图像分析中尺度转换的两种方法——基于统计方法与基于机理方法的优缺点。在面向对象的尺度转换方法中,以影像对象的分形维数、紧凑度、面积、均值、标准差、异质性作为评价尺度转换的指标。利用评价指标随尺度变化而变化的曲线对尺度效应进行评价。(3)最优尺度选择。根据图像处理中的最优尺度算法与尺度效应理论,分别采用面积比均值法和邻接均值差标准差比法两种方法来进行车辆目标提取的最优分割尺度实验,通过对分割效果的对比分析,选择了邻接均值差标准差比法作为车辆目标最优分割尺度的确定算法。(4)本文选取三种不同种类的高分辨率遥感影像中的三个影像片段应用尺度效应与最优尺度选择理论进行大尺度提取道路与小尺度提取车辆,并对车辆提取结果进行评价。本研究对于完善卫星影像中车辆目标提取方法,实现车辆目标快速、精确提取具有重要参考意义。
李少达[5](2011)在《强震区斜坡地质灾害遥感信息提取与评价关键技术研究》文中研究指明地震诱发地质灾害可能造成的破坏和影响是极为严重的,有时甚至超过地震直接造成的灾害损失。充分认识和防范地震诱发地质灾害可能造成的冲击和影响,对防御和减轻灾害具有举足轻重的作用;准确、快速地确定震后诱发地质灾害点,对可能发生的诱发地质灾害作出合理评价,并及时采取相应的防御措施,是尽可能避免和降低地震诱发地质灾害造成巨大损失的有效手段。遥感技术是当代非常重要的科技手段,在灾区信息获取工作方面具有实时、覆盖范围广、数据类型丰富、分辨率高等特点,能够及时快速获取与滑坡、崩塌、泥石流和堰塞湖等地震诱发地质灾害点发育分布特征信息,为救灾计划制定、灾情评估、灾后重建、减轻灾害的影响等提供科学决策依据。遥感技术用于地震诱发地质灾害评价及相关领域,虽然已经有相当多的成功案例和有益经验,但主要集中在灾害点信息提取和宏观区域评价等方面,对基于高精度遥感解译,进行地质灾害体的精细解译、地质灾害体内部结构信息的提取、地质灾害的产生过程的分析,以及对这些信息的综合应用和分析等方面还需要进一步深入研究。本文以汶川地震极重灾区潜在突发性地质灾害易发区为研究对象,结合野外现场调查资料,重点研究与探索遥感技术在突发性地质灾害应急处理工作中遥感图像处理、地质灾害快速信息提取与解读,以及灾害信息库的建立等关键技术。论文主要研究内容和取得的创新成果与认识有以下方面:(1)提出了一种改进的遥感图像增强方法Russo提出了一种模糊图像增强方法,该方法相比其它常用方法有一定的优越性,但是,由于该方法中参数是固定的,所以效果并不理想。有学者针对该方法的参数调节提出了一些自动化方法,使该方法有了一定的改进,但效果仍不理想。本文通过对该方法中两个参数对最终图像增强效果的影响规律进行总结和分析,提出了一种新的自适应参数调节方法。通过与各种传统方法进行仿真实验对比,结果显示,本文方法具有简单、快速、增强效果更好等特点;将改进方法用于本文研究区实际遥感图像的增强处理,其结果进一步表明了本文方法的有效性和实用性。(2)针对汶川地震诱发的崩滑流地质灾害类型多、分布广、内部结构复杂等特点,综合应用3S技术,在利用高精度遥感图像地质灾害影像特征分析及相关信息提取和野外调研基础上,探索、提出了利用3S技术进行地质灾害体精细解译及其内部结构分析的思路及方法,对研究区地质灾害体进行了详细解译,基本查明了其空间形态特征及其空间分布,为地质灾害体风险控制提供了科学依据。(3)考虑到目前灾后泥石流灾害正处于高发期,常规勘察手段很难获取泥石流评价的基础数据的难题,提出了采用3S技术对典型泥石流进行遥感动态调查、分析、评价与预测的方法,并以研究区重点地区即震中附近的牛眠沟为例,详细地剖析了利用遥感和GIS技术分析泥石流物源特征、统计灾害要素信息等具体方法。可有效查明泥石流形成的地形地貌条件和水源条件、泥石流运动特征和规模、灾情和险情。并结合GIS提取的泥石流沟相关参数,对该区泥石流总量与输沙量进行了计算,分析了泥石流易发程度、发展趋势和危险性。(4)设计并实现了基于分布式网络的地震诱发地质灾害信息库在深入分析地震诱发灾害信息库在用户、功能和数据使用等方面需求的基础上,对已取得的数据成果在空间坐标系与参数、地图投影与比例尺、地理空间信息的数据编码规则、要素划分等方面进行了研究,设计并实现了基于分布式网络的地质诱发灾害信息库。信息库主要提供对查询检索、数据输出、数据库管理等三大核心功能,信息库系统涵盖了基础地理空间数据、遥感影像数据、地质灾害专题数据和评价模型数据等综合地质诱发灾害信息。(5)设计了地震诱发灾害数据的元数据模型,并在实际的数据共享服务中得到了应用在数据共享方面,以元数据理论为指导,设计了地震诱发灾害数据的元数据模型,并在实际的数据共享服务中得到了应用。选择Windows2003服务器操作系统作为信息库系统的运行环境,运用Java EE加ArcSDE完成了信息库的开发工作。系统的应用表明:从共享完整性角度分析,信息库满足了对现有研究数据的管理、数据成果的可视化以及为数据使用者提供网络共享的需要;从功能的实现角度,实现了对数据的有效分类、组织与管理,提高了对地质灾害数据的统一、高效管理和科学利用,为相关研究和管理工作提供了决策依据,能够作为同类研究问题的建设示范。
胥海威[6](2012)在《基于改进随机聚类决策森林算法的遥感影像分类研究》文中研究指明遥感影像分类是遥感应用技术体系中最基础和最重要的工作。遥感分类技术的不断发展促进了遥感在众多领域的普及与应用;生态环境、国土资源、城乡发展、军事与国防等更多领域对遥感应用的实际需求,对遥感分类理论、技术与方法提出了更高要求。几十年来,遥感影像分类在理论和技术方面都取得了长足的发展,但是仍不能满足大范围实际应用的需要。由于遥感分类所依赖的影像会受到如研究区地表复杂度、物候特征、遥感传感器类别、影像预处理方法等诸多因素的影响,遥感自动分类始终是一项难度极高和极具挑战性的研究课题。本文在对机器学习领域随机聚类决策森林算法进行多方面改进的基础上,将该决策分类算法引入遥感影像分类,在提高遥感影像分类效果、满足实际应用需求等方面取得了一定进展。本文的主要创新和研究内容如下:(1)针对遥感分类算法的构建,对机器学习领域的随机聚类决策森林算法进行了改进,包括:为避免决策树结构中各子树分布极不平衡的情况出现,添加树平衡系数;为提高运算效率,对叶节点的节点不纯度予以调整;为防止分类精度的损失,在决策树层数设置方面进行优化;为降低运算复杂度,结合随机聚类决策森林算法自身的特点,采用决策预剪枝技术等多项改进。(2)对随机聚类决策森林算法和改进后的随机聚类决策森林算法,采用多光谱影像进行对比实验,结果表明虽然在总体分类精度方面,改进算法比原算法仅提高了1%;但在运算效率方面,改进算法提高了大约23.4%。(3)将改进随机聚类决策森林算法与五种经典遥感分类方法进行比较,结果显示:改进算法的分类精度比最大似然法提高了4%,比平行六面体法、M距离法、最小距离法的精度分别高出26%、16%和14%左右。(4)将改进随机聚类决策森林算法应用于高光谱遥感影像分类,对比常用的最大似然法、支持向量机方法以及神经网络方法,我们看到:支持向量机、神经网络方法以及最大似然法各有优劣,但都必须对影像先进行降维处理,而改进的随机决策聚类森林算法构建的分类器则显现出结构简单、训练容易、具有更高分类精度的优势。(5)将改进随机聚类决策森林算法与面向对象方法结合,利用eCognition商业软件完成影像分割后,针对导出的分割对象,用改进随机聚类决策森林算法与eCognition所提供的多种分类算法进行比较,实验结果表明:在训练样本相同的情况下,改进的随机聚类决策森林算法的分类精度提高了5%。综上所述,将改进随机聚类决策森林算法应用于多光谱遥感影像、高光谱遥感影像和面向对象遥感影像分类中,均表现出较为理想的分类精度,证明本文提出的改进随机聚类决策森林算法对各类可见光-近红外遥感影像具有较好的适用性。
丁辉[7](2011)在《基于遥感技术滑坡灾害区划研究》文中进行了进一步梳理20世纪90年代,高空间分辨率卫星遥感技术已经成为研究滑坡灾害有效手段之一在滑坡灾害调查、监测和评价中,基于航片和中、低分辨率卫星遥感数据,利用目视、人机交互解译和面向像素的分类,已取得许多成功的经验,但遥感技术在滑坡灾害领域的应用潜力远未被充分挖掘和采用,传统的解译技术、分类算法与海量卫星遥感数据发展现状不相适应,特别是滑坡灾害解译关键问题研究不足,成为制约遥感技术应用的瓶颈。因此,深入研究滑坡灾害遥感解译关键理论与方法,系统的利用遥感技术开展滑坡灾害区划评价,为滑坡灾害风险评估与管理提供科学的依据,对于加快减灾、防灾具有重要的研究意义。本文以西北黄土高原区为研究区,查阅国内外滑坡灾害遥感文献,利用不同分辨率卫星遥感数据,通过理论方法和实验研究取得了如下成果及创新:(1)滑坡灾害遥感解译关键问题研究。利用四种不同的卫星遥感数据源,分析研究滑坡灾害遥感解译的不确定性、尺度效应和解译、成图效果等关键问题,基于研究结果提出了西北黄土高原区滑坡灾害区划遥感数据选择原则、系统建立了西北黄土高原区滑坡灾害重要解译标志;(2)滑坡灾害面向对象计算机解译研究。针对滑坡灾害遥感解译数据分辨率要求较高、解译标志复杂的问题,对比不同空问分辨率卫星数据特点,研究分析面向像素分类和面向对象分类技术,基于分析结果,依据滑坡灾害解译标志进行滑坡灾害影像特征描述,通过集合分解和特征抽取,利用Spot5数据采用面向对象分类技术进行区域滑坡灾害识别;(3)开展基于多源、多波段卫星遥感数据大、中比例尺滑坡灾害编目研究,建立了滑坡灾害编目方法,在此基础上研究基于遥感数据滑坡灾害稳定性分析和易发区划方法,解决了基础数据和信息资料缺乏、地形地质条件复杂区域滑坡编目、区划的问题,为滑坡灾害区划研究提供重要的替代手段;(4)基于滑坡灾害解译、编目和稳定性、易发区划的研究结果,提出基于遥感技术滑坡灾害区划研究思路,为缓解海量遥感数据和滑坡灾害区划基础资料数据信息缺乏的矛盾提供依据;(5)以RS为获取和更新数据源,构建基于GIS滑坡灾害危险、风险区划预测和评价系统框架,实现RS和GIS技术集成在区划中的应用。
贺秋华[8](2011)在《江苏滨海土地利用/覆盖变化及其生态环境效应研究》文中研究指明土地利用/覆盖变化(简称LUCC)是当前全球环境变化研究领域的前沿课题,而开展典型地区的案例研究是认识全球变化的重要途径,滨海地区因其特殊的海陆生态系统环境也已成为土地利用/覆盖变化研究的热点区域。本文选择江苏滨海地区为研究对象,以1987年利用现状图、1997年和2006年TM遥感影像为数据源,运用3S技术(RS、GIS、GPS),综合地理学、景观生态学、统计学、土地评价学等多学科理论与方法,集成一系列模型,采用定性与定量相结合的手段,从不同侧面系统研究和分析了该区域土地利用时空变化特征、机制、过程、趋势与规律,不仅可为该区域的土地资源管理和开发利用提供决策依据,也可为国内外同类区域研究提供借鉴。以“时间过程”和“空间格局”为主线,采用土地利用/覆盖变化的幅度、动态度、速度、土地利用程度、景观偏离度、土地利用结构信息熵、集中化指数、均匀度指数、区位指数、转移矩阵等模型,对江苏滨海土地利用的时空演变进行了深入剖析。将定性分析和定量诊断相结合,采用因子分析、典型相关分析等方法对土地利用变化驱动力进行了系统的研究,揭示了江苏滨海不同时空尺度和区域背景下的主要驱动因素及其驱动机制。采用"Logistic回归+CLUE-S"模型,在粮食安全情景、生态安全情景、经济发展情景和综合发展情景等4个预设情景方案的基础上重建了土地利用空间格局的动态演变过程,并对未来土地的空间结构动态发展进行了预测。本文的主要研究结论如下:(1)土地覆盖以耕地、水域、沿海滩涂、沼泽地等土地类型为主,其中耕地和水产养殖组成的农用地占整个区域的3/4左右。区域土地面积总体呈增长趋势,面积总量变化较大的土地利用类型有水域、未利用土地、耕地、建设用地。无论总变化幅度还是年变化幅度均以水域为最大,总变化幅度中水域(1713.07kmm2)>未利用地(749.10 km2)>耕地(654.84 km2)>建设用地(-610.24km2)>草地(-297.24 km2)>林地(-67.96 km2)。动态度变化水域(32.69%)>草地(-5%)>建设用地(-3.91%)>未利用地(2.75%)>林地(-1.75%)。江苏滨海土地利用程度综合指数为211-307,区域内土地利用程度综合指数总体较低,且有所下降。各土地利用类型的转移方式与强度存在较大差异,耕地的转入量大于转出量,其他土地利用类型均转出大于转入,转移强度未利用地(了.20)>建设用地(5.02)>耕地(2.88)>林地(2.37)>水域用地(2.17)。(2)1987-2006年,土地利用结构信息熵指数较小,江苏滨海的土地利用多样性较低,但有不断上升趋势;景观偏离度指数较大,多在70%以上,土地人工化程度较高;集中化指数较高,部分县(市、区)部分年份的集中化指数超过了0.5,但是其值有下降趋势,均匀化指数较低,大多低于0.50,且有上升趋势。综合以上结果,江苏滨海土地利用人工化程度较高,各县(市、区)土地单一化程度较高,具有较强的集中性,随着近年土地利用方式的多样化,集中性下降,均匀程度增加。(3)从区位指数来看,盐城耕地具有普遍区位优势,水域的区位优势集中于连云港和盐城,建设用地在沿海各已开发、待开发港口均有一定的潜力优势,未利用地在整个江苏滨海具有普遍区位优势。(4)海岸淤蚀变化和海平面上升构成了江苏滨海土地利用/覆盖变化的基底,人口贯穿于人类发展的整个历史,但是通过社会经济和政策影响来对土地利用/覆盖变化施加作用。近代以来,尤其是解放以后,江苏滨海土地利用/覆盖变化主要受社会经济和政策因素驱动。土地所有制三次大变革、经济体制改革、三次滩涂围垦、海上苏东战略的实施都在特定时期、特定区域驱动着土地利用/覆盖变化。未来江苏滨海土地利用/覆盖变化的主要驱动力可能会来自沿海开发战略升级,包括沿海空间开发格局、沿海海洋产业发展、重要生态功能区的建设等因素。(5)江苏滨海经历了50、60年代以大规模治水兴垦,创办农盐场为特征的滩涂开发,70、80年代以围垦开垦移民开发、种植养殖综合开发为主要内容的滩涂开发,“九五、十五”期间的“百万滩涂开发工程”,20世纪90年代实施的海上苏东战略等,土地利用方式和强度在近几十年内发生了较大变化,与之伴生的生态环境问题日渐突出,产生了海岸线淤蚀变化、区域湿地面积变化、区域土壤环境变化、生物多样性变化和水质变化等方面的生态环境效应。(6)选取距道路距离、距海岸线距离、距大陆岸线距离、距居民地距离、距河流距离、距5m等深线距离、人口密度和农业产值密度等8个因子作为驱动因子与各土地利用类型做Logistic分析,所有地类ROC曲线下的面积在0.7以上,具有较好的解释效果。运用CLUE-S模型,通过1997年的遥感解译数据模拟2006年的土地利用/覆盖情况,发现模拟结果与实际情况之间具有较高的一致性,Kappa指数为0.8675,可以较好地模拟区域土地利用/覆盖变化。(7)在预设粮食安全情景、生态安全情景、经济发展情景和综合发展情景等4个情景方案的基础上,运用CLUE-S模型软件模拟2015年江苏滨海的土地覆盖空间格局。对上述4个情景的模拟结果进行综合分析,发现未来江苏滨海较合理的土地利用情景是综合发展目标情景。(8)基于综合发展目标情景,江苏滨海未来的土地可持续利用应在保护中开发、开发中保护,突出优势、因地制宜,统筹规划、合理区划、多方协作等原则指导下,选择“集约发展港口与工业建设、优化发展滨海农业、积极发展滨海生态旅游业和合理构建生态保护屏障”多目标优化战略。本文的创新之处在于:(1)运用LUCC的理论方法研究江苏滨海的土地利用/覆盖问题。以“时间过程”和“空间格局”为主线,集成多种定量分析方法和空间分析技术,构建一系列时间动态模型、空间格局模型,对20年来江苏滨海土地利用/土地覆盖变化的动态变化进行定性、定位和定量分析,揭示了土地利用/土地覆盖变化的时空过程及其规律。综合运用了地理学、环境科学、景观生态学和土地科学的研究方法,从实证角度增补了LUCC研究的滨海区域案例。(2)尝试采用时间尺度分析思路,通过定性与定量方法相结合,揭示了江苏滨海土地利用/覆盖变化驱动机制。海岸淤蚀变化和海平面上升变化等自然因素属较长时间尺度,影响土地利用/覆盖格局的基底;人口增长、土地所有制和经济体制改革、滩涂经济发展和沿海开发战略的逐步实施等社会经济因素属较短时间尺度,影响土地利用/覆盖的条块变化。近20年江苏滨海土地利用/覆盖变化的主要驱动力来自社会经济因素,表现为人均工业产值和盐田变化、乡村劳动力密度与建设用地变化、粮食总产量和耕地变化之间存在较大的联系。未来土地利用/覆盖变化主要受江苏沿海开发战略升级的驱动。(3)根据江苏滨海的实际情况修正了Logistics、CLUE-S模型的相关参数,成功运用于江苏滨海LUCC情景模拟研究,并验证了该方法的有效性。在充分研究江苏滨海土地利用/覆盖特征的基础上,构建了粮食安全情景、生态安全情景、经济发展情景和综合发展情景4种情景方案,用以模拟2015年江苏滨海在这4种不同情景方案下的土地利用空间格局。模拟结果表明,粮食安全情景、生态安全情景、经济发展情景和综合发展情景分属于海洋产业结构演进的Ⅰ—Ⅳ阶段。经比较分析发现,在沿海开发战略升级的驱动下,综合发展情景是未来江苏滨海土地利用/覆盖变化较优的情景方案。
邓飚,郭华东[9](2010)在《遥感考古研究综述》文中研究表明遥感考古是以遥感数据为基础资料而进行的研究工作,目前它主要用于考古遗迹的分布调查和预测、地上地下古遗迹的存在性及分布格局探测、古遗迹的空间制图、古遗迹及所在环境的虚拟复原。遥感技术能够快速有效地探明地上和地下古遗址的分布信息,在现代考古中发挥着十分明显的作用,已逐渐成为考古勘察特别是大型遗址前期勘察中一项必不可少的工作程序。遥感技术的日新月异以及考古学的新目标、新需要不断出现,利用遥感技术进行田野考古研究的工作已经取得长足进展。本文回顾了遥感考古的历史,并重点介绍了当前国际上遥感考古研究的最新发展。
李爱民[10](2009)在《基于遥感影像的城市建成区扩张与用地规模研究》文中研究指明随着经济的快速发展和城市化水平的提高,城市空间扩张与耕地资源减少之间的矛盾成为地学领域的研究热点。本文以城市建成区为研究对象,以卫星遥感影像为基础,系统研究了城市空间扩张与用地规模预测的理论与方法。重点探讨了基于遥感影像的城市建成区边界提取技术、建成区扩展分析的方法、元胞自动机的建成区扩展模拟方法、城市用地规模预测的理论与方法、城市建成区人口的获取方法。本文的主要工作和创新点包括:1.对本文的研究背景和研究意义进行了阐释。对城市建成区用地规模的确定方法进行了归纳总结。对基于遥感影像的城市建成区边界提取方法进行了总结和分析。2.分析了建成区在遥感影像中的特征,提出了基于遥感影像提取建成区边界的技术方案,以郑州市为例,进行了建成区边界提取实验,通过对比分析,得出近年来郑州建成区快速扩张的结论。3.通过对SPOT5多光谱影像的研究分析,提出了近红外、红色和中红外波段组合是建成区解译的最佳波段组合,为建成区边界的准确提取提供了理论依据。4.通过对非监督分类、监督分类、BP神经网络分类、建筑指数NDBI法、三指数合成法5种方法的实验对比,得出了在基于遥感影像的城市建成区解译过程中,三指数合成法是城市建成区边界提取的最佳方法的结论。如果原始卫星影像中没有中红外波段,宜采用监督分类法。5.系统总结了城市建成区扩展分析的理论与方法。数量分析有建成区面积变化量、面积增长率、城区扩展速率、扩展强度指标;形态分析有紧凑度指标、分维数指标、放射状指标、重心指标;空间差异分析有八个方向上建成区面积的平均值、方差和标准差,八个空间方位上不同时间段的扩展面积及扩展强度;扩展合理性分析有城区面积-城区人口弹性系数和异速生长模型。并从数量、形态、空间差异、合理性四个方面对1999?2007年郑州建成区空间扩展布局进行分析,得出一些建设性的结论,为未来郑州市土地总体规划提供了理论依据。6.基于数据挖掘思想,提出了基于新建建筑物的建成区扩展分析的方法,为城市扩展分析提供了新思路。7.根据城市建成区空间扩展的特点,结合国内外在城市CA领域的研究成果,提出了集成GIS的城市空间扩展CA模型的构建方案。重点包括CA要素定义、元胞时空数据库构建、系统框架及开发模式几部分。利用VB6.0与MapX5.0建立了与GIS无缝集成的城市扩展CA模拟系统,并利用系统对郑东新区的空间扩展作了模拟试验。研究表明,集成GIS的CA模型能够使模拟结果可视化,利用GIS能够对模拟结果进行空间分析。8.利用R/S分析方法对郑州市用地规模的发展趋势做了定性分析。研究得出,未来15年郑州建成区仍将保持继续增长的趋势。9.在学习传统方法的基础上,提出了一种确定Logistic模型中饱和值L的方法,即利用SPSS软件对Logistic模型进行L值的选优计算,以样本值与模型预测值的标准差变化是否趋于稳定作为饱和值选取的标准。并以郑州市区非农人口预测为例进行验证,实验表明,利用该方法建立的预测模型是可靠的。10.总结了基于单因素(时间、人口等)的用地规模预测方法。分别采用线性回归模型、复利模型、灰色系统的GM(1,1)模型、Logistic模型、二阶自回归模型、双曲线模型、异速生长模型(包括年末人口和非农人口两种测度)建立郑州建成区面积预测模型,预测了2008?2030年郑州建成区用地规模,对预测结果进行分析。分析得出,在建成区面积预测中,近期预测适宜采用标准差相对小的GM(1,1)模型,中期适宜采用异速生长模型,远期采用Logistic模型。11.提出了顾及多因素的城市建成区用地规模预测方法。BP神经网络法和多元回归分析法都是顾及多个因素的统计方法。利用郑州市1984?2005年统计数据建立了BP神经网络、多元回归、灰色GM(1,1)和Logistic四种预测模型,对2004?2007建成区进行了模拟预测。结果表明,顾及多个因素的方法预测精度较高,其中BP神经网络法优于多元回归分析法。12.针对传统城市人口统计方法的不足,在对城市人口遥感估算方法系统总结的基础上,提出了一种利用遥感和人口地理信息系统现代技术手段,获取城市建成区实体地域人口数据的方法。利用1984?2007年郑州建成区人口统计数据,采用6种预测模型预测了2008?2030年郑州年终人口和非农人口,对预测结果进行了分析,能够为郑州市人口控制和城市发展规划提供帮助。
二、用高分辩率卫星影像辨识城市建筑物(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用高分辩率卫星影像辨识城市建筑物(论文提纲范文)
(1)基于多源影像融合和面向对象的土地利用分类技术研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状与进展 |
1.2.1 多源影像融合技术现状 |
1.2.2 影像融合质量评价研究现状 |
1.2.3 面向对象的地物分类研究现状 |
1.3 研究目的、内容与技术路线 |
1.3.1 研究目的 |
1.3.2 研究内容 |
1.3.3 技术路线 |
1.4 结构安排 |
1.5 本章小结 |
第二章 研究区与数据获取 |
2.1 研究区概况 |
2.2 数据来源 |
2.2.1 多光谱数据 |
2.2.2 全色数据 |
2.3 数据预处理 |
2.3.1 辐射校正 |
2.3.2 几何校正 |
2.4 本章小结 |
第三章 多源影像融合及质量评价 |
3.1 多源影像融合 |
3.2 常用像素级融合方法 |
3.2.1 PCA融合 |
3.2.2 Brovey融合 |
3.2.3 Gram-Schmidt融合 |
3.2.4 NNDiffuse融合 |
3.2.5 Subtractive融合 |
3.2.6 Pansharp融合 |
3.3 改进的Pansharp融合方法 |
3.3.1 改进Pansharp融合原理 |
3.3.2 改进Pansharp融合步骤 |
3.4 影像融合效果评价方法 |
3.4.1 定性评价方法分析 |
3.4.2 定量评价方法分析 |
3.5 影像融合实验及分析 |
3.6 本章小结 |
第四章 面向对象的影像分割 |
4.1 面向对象分类 |
4.2 影像分割原理 |
4.2.1 影像分割 |
4.2.2 多尺度影像分割 |
4.3 分割参数确定 |
4.3.1 波段权重的选择 |
4.3.2 最佳分割尺度的选择 |
4.3.3 均值因子的确定 |
4.4 影像特征优化 |
4.4.1 纹理特征 |
4.4.2 几何特征 |
4.4.3 光谱特征 |
4.4.4 特征的组合选择 |
4.5 面向对象分类实验 |
4.6 分类结果验证及精度评价 |
4.7 本章小结 |
第五章 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简介 |
导师评阅表 |
(2)基于高分辨率卫星遥感的城市典型地物变化监测(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 城市土地覆被变化检测研究的目的与意义 |
1.1.2 高分辨率卫星遥感的发展现状 |
1.2 遥感影像变化检测国内外研究现状分析 |
1.2.1 遥感影像变化检测的研究任务 |
1.2.2 遥感影像变化检测方法研究现状 |
1.2.3 高分辨率卫星遥感变化检测研究现状及存在问题 |
1.3 研究内容与论文结构 |
1.3.1 本文主要研究内容 |
1.3.2 研究思路及技术路线 |
1.3.3 论文章节安排 |
1.4 本章小结 |
第2章 高分辨率卫星遥感影像预处理 |
2.1 引言 |
2.2 高分辨率卫星遥感影像的几何配准 |
2.2.1 几何配准概述 |
2.2.2 基于地面控制点的几何配准方法 |
2.2.3 几何配准结果的精度评价 |
2.3 高分辨率卫星遥感影像的相对辐射校正 |
2.3.1 辐射校正概述 |
2.3.2 基于伪不变特征线性回归的相对辐射校正方法 |
2.3.3 相对辐射校正结果的精度评价 |
2.4 研究区影像预处理实验 |
2.4.1 研究区概况与影像预处理实验总体设计 |
2.4.2 研究区影像几何配准及精度评价 |
2.4.3 研究区影像相对辐射校正及精度评价 |
2.5 本章小结 |
第3章 改进的典型相关分析变化检测算法原理与实现 |
3.1 引言 |
3.2 经典的典型相关分析变化检测算法概述 |
3.3 改进的典型相关分析变化检测算法 |
3.3.1 求解两幅影像的典型相关系数 |
3.3.2 滑动窗口均值滤波去除像元级破碎噪声 |
3.3.3 动态阈值设计与检测结果的精度评价 |
3.3.4 高分卫星遥感影像的阴影问题与检测结果的优化 |
3.4 算法实现及变化检测实验 |
3.4.1 开发环境与程序模块介绍 |
3.4.2 程序模块与变化检测实验总体设计 |
3.4.3 典型相关分析实验 |
3.4.4 交叉窗口均值滤波实验 |
3.4.5 阴影剔除与检测结果的优化 |
3.4.6 检测结果的精度评价 |
3.5 本章小结 |
第4章 基于面向对象方法的城市典型地物分类与统计制图 |
4.1 引言 |
4.2 基于城市典型地物规则库的变化区域分类 |
4.2.1 图像分割与斑块合并 |
4.2.2 城市典型地物特征提取与属性规则的构建 |
4.2.3 分类与分类结果的精度评价 |
4.3 针对变化检测结果的分类地物统计分析 |
4.4 研究区变化检测结果的分类与统计制图实验 |
4.4.1 变化检测结果分类与统计分析实验总体设计 |
4.4.2 研究区变化检测结果的分割及斑块合并 |
4.4.3 研究区变化区域典型地物分类及分类精度评价 |
4.4.4 研究区变化区域土地覆盖分类统计与制图 |
4.5 本章小结 |
第5章 结论与展望 |
5.1 研究工作总结 |
5.2 主要成果 |
5.3 后续研究工作展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读学位期间发表的论文及科学研究经历 |
(3)基于数字地球平台的震害显示和提取技术研究(论文提纲范文)
目录 |
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究目的和意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 遥感技术成为震害调查的重要手段 |
1.2.2 数字地球平台技术研究现状 |
1.3 本文的研究内容 |
1.4 本文组织结构 |
第二章 数字地球相关理论与技术 |
2.1 数字地球概念与理论 |
2.2 开源数字地球平台技术介绍 |
2.2.1 开源数字地球简介 |
2.2.2 开源数字地球体系架构 |
2.2.3 本地缓存策略 |
2.2.4 数据组织体系 |
2.3 开源数字地球平台开发基础 |
2.3.1 World Wind JavaSDK 的包和类 |
2.3.2 World Wiind JavaSDKK 功能结构构模型 |
2.3.3 World Wind JavaSDK 开发方法 |
2.4 本章小结 |
第三章 面向服务的数字地球系统搭建方法研究 |
3.1 面向服务的概念与实现 |
3.1.1 面向服务的概念 |
3.1.2 WebService 通信基础—XML 语言 |
3.1.3 基于 SOAP 协议的 Web 服务 |
3.1.4 基于 REST 架构的 Web 服务 |
3.2 OpenGIS 地理信息服务 |
3.2.1 OpenGIS Web 服务框架 |
3.2.2 地理标记语言(GML) |
3.2.3 网络地图服务(WMS) |
3.2.4 网络要素服务(WFS) |
3.3 面向服务的数字地球构建方法与实现 |
3.3.1 面向服务的数字地球构建模型 |
3.3.2 地理信息服务发布的实现 |
3.3.3 WMS 服务的数字地球客户端实现 |
3.3.4 WFS 服务的数字地球客户端实现 |
3.4 本章小结 |
第四章 遥感震害调查方法研究 |
4.1 单体建筑物遥感震害调查 |
4.1.1 建筑物结构分类 |
4.1.2 建筑物震害等级划分 |
4.2 不同结构类型高分辨率影像特征分析 |
4.2.1 多层砌体结构房屋影像特征 |
4.2.2 框架结构房屋影像特征 |
4.2.3 工业厂房影像特征 |
4.2.4 一般民房影像特征 |
4.3 不同震害等级的高分辨率影像特征分析 |
4.3.1 未倒塌建筑影像特征 |
4.3.2 部分倒塌建筑影像特征 |
4.3.3 倒塌房屋影像特征 |
4.4 群体建筑物遥感震害调查方法 |
4.4.1 群体建筑物结构类型调查 |
4.4.2 群体建筑物倒塌情况调查 |
4.4.3 遥感平均震害指数调查 |
4.5 本章小结 |
第五章 地震应急遥感数字地球原型系统设计 |
5.1 原型系统设计 |
5.1.1 设计目标 |
5.1.2 设计原则 |
5.1.3 系统功能设计 |
5.1.4 运行环境与部署 |
5.1.5 结构设计 |
5.1.6 客户端主界面设计 |
5.2 基本信息服务功能介绍 |
5.2.1 基础地理信息服务 |
5.2.2 地震应急信息服务 |
5.2.3 应急遥感信息服务 |
5.3 遥感建筑物震害调查功能 |
5.3.1 遥感震害调查流程设计 |
5.3.2 单体建筑物震害调查功能实现 |
5.3.3 群体建筑物遥感震害调查功能实现 |
5.4 本章小结 |
第六章 原型系统实验及应用 |
6.1 玉树地震震害调查实验 |
6.1.1 玉树地震实验概况 |
6.1.2 宏观震害识别 |
6.1.3 群体房屋震害调查 |
6.1.4 建筑物单体震害调查 |
6.2 芦山地震应急应用 |
6.2.1 应用概况 |
6.2.2 地震应急信息服务 |
6.2.3 应急遥感应用 |
6.3 本章小结 |
第七章 结论与展望 |
7.1 结论 |
7.2 存在的问题与展望 |
参考文献 |
致谢 |
作者简介 |
(4)卫星图像中提取车辆目标的尺度问题研究(论文提纲范文)
致谢 |
中文摘要 |
ABSTRACT |
1 绪论 |
1.1 依托课题 |
1.2 研究背景及意义 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 国外相关研究现状 |
1.3.2 国内相关研究现状 |
1.3.3 总结与分析 |
1.4 主要研究方法与论文框架 |
1.4.1 拟解决关键问题及采用的方法 |
1.4.2 论文框架 |
1.4.3 主要研究内容 |
1.5 本章小结 |
2 面向对象影像分析技术及尺度下的影像特征 |
2.1 面向对象分析技术发展趋势 |
2.2 多尺度遥感影像分割技术 |
2.2.1 多尺度分割概念 |
2.2.2 多尺度影像分割算法 |
2.3 面向对象的分类技术 |
2.4 尺度下道路车辆遥感影像特征 |
2.4.1 大尺度下遥感影像中道路形态 |
2.4.2 小尺度下遥感影像中车辆形态 |
2.5 本章小结 |
3 影像尺度转换方法及尺度效应评价 |
3.1 面向对象的尺度转换方法 |
3.1.1 面向对象的尺度转换特点 |
3.1.2 基于统计的方法 |
3.1.3 基于机理的方法 |
3.2 尺度效应评价 |
3.2.1 面向对象尺度转换评价指标 |
3.2.2 尺度效应实例分析 |
3.3 本章小结 |
4 最优尺度选择 |
4.1 面向对象最优尺度涵义 |
4.2 对象类型 |
4.3 最优分割尺度确定方法 |
4.3.1 邻接均值差标准差比法 |
4.3.2 面积比均值法 |
4.4 实例验证分析 |
4.4.1 邻接均值差标准差比法 |
4.4.2 面积比均值法 |
4.4.3 结果对比分析 |
4.5 本章小结 |
5 基于尺度的车辆提取实例验证分析 |
5.1 数据准备 |
5.2 遥感影像增强及大尺度分割 |
5.2.1 遥感影像增强 |
5.2.2 大尺度分割 |
5.3 小尺度车辆提取 |
5.3.1 最优尺度选择及小尺度分割 |
5.3.2 车辆目标分类提取 |
5.4 提取精度结果分析 |
5.4.1 车辆提取精度结果 |
5.4.2 结果分析 |
5.5 分割尺度选择要点 |
5.6 本章小结 |
6 总结与展望 |
6.1 论文总结 |
6.2 论文创新点 |
6.3 展望 |
参考文献 |
作者简历 |
学位论文数据集 |
(5)强震区斜坡地质灾害遥感信息提取与评价关键技术研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 选题依据 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究目的和意义 |
1.2 国内外相关研究现状 |
1.2.1 遥感技术与地震诱发地质灾害评价 |
1.2.2 国外相关研究现状 |
1.2.3 国内相关研究现状 |
1.3 本文主要研究内容 |
1.4 技术路线和研究方案 |
1.5 取得的主要成果和创新点 |
第2章 汶川地震诱发地质灾害发育规律及特点 |
2.1 研究区地震诱发的地质灾害调查 |
2.2 诱发地质灾害发育规律 |
2.2.1 崩塌灾害的发育规律 |
2.2.2 滑坡灾害的发育规律 |
2.2.3 崩塌、滑坡一堰塞湖—泥石流灾害链的综合发育规律 |
2.3 地震诱发地质灾害特点 |
2.3.1 诱发地质灾害空间分布特点 |
2.3.2 诱发地质灾害时间分布特点 |
2.3.3 诱发地质灾害各类型特点 |
第3章 主要关键遥感技术 |
3.1 遥感图像预处理技术 |
3.1.1 概述 |
3.1.2 图像增强 |
3.1.3 遥感图像精校正 |
3.1.4 图像融合 |
3.1.5 图像镶嵌 |
3.2 抗震救灾应急遥感图像处理 |
3.2.1 目的意义 |
3.2.2 抗震救灾应急多源遥感影像数据获取 |
3.2.3 抗震救灾应急遥感影像处理方法 |
3.3 震后三维遥感图像的快速建立技术 |
3.3.1 三维遥感影像可视化的优势 |
3.3.2 关键数据准备 |
3.3.3 研究区三维地形可视化的建立 |
3.4 地震地质灾害遥感解译特征的建立 |
3.4.1 震后滑坡解译特征 |
3.4.2 震后崩塌解译 |
3.4.3 震后泥石流解译 |
3.5 地震地质灾害信息快速提取技术 |
3.5.1 目的及意义 |
3.5.2 基于传统统计的遥感分类 |
3.5.3 面向对象的分类方法 |
第4章 地震诱发地质灾害遥感解译与信息提取 |
4.1 滑坡信息提取与分析 |
4.1.1 青川东河口滑坡 |
4.1.2 成兰铁路雎水段H001号滑坡 |
4.1.3 成兰铁路雎水段H002号滑坡 |
4.2 崩塌体信息提取与分析 |
4.2.1 成兰铁路雎水段D010崩塌 |
4.2.2 成兰铁路雎水段D006崩塌 |
4.2.3 成兰铁路雎水段D019崩塌 |
4.3 泥石流信息提取与分析 |
4.3.1 北川1~#号泥石流与数据情况 |
4.3.2 北川1~#号泥石流形成条件遥感分析 |
4.3.3 北川1~#号泥石流发育特征 |
4.3.4 北川1~#号泥石流暴雨前后动态分析 |
4.3.5 北川1~#泥石流产生过程分析 |
第5章 震后泥石流灾害的调查与预测评价 |
5.1 牛眠沟自然和地质环境条件 |
5.1.1 气象水文 |
5.1.2 地形地貌 |
5.1.3 地层岩性 |
5.1.4 地质构造及地震活动 |
5.2 牛眠沟泥石流形成条件分析 |
5.2.1 地形地貌及沟道条件 |
5.2.2 物源条件 |
5.2.3 水源条件 |
5.3 泥石流基本特征 |
5.3.1 泥石流灾害史及灾情、危害性分析 |
5.3.2 泥石流堆积物特征 |
5.3.3 泥石流的形成机制分析 |
5.4 牛眠沟泥石流基本特征值的计算 |
5.4.1 泥石流流速计算 |
5.4.2 泥石流峰值流量计算 |
5.4.3 泥石流总量及输砂量计算 |
5.5 泥石流发展趋势分析 |
5.5.1 泥石流易发程度分析与评价 |
5.5.2 泥石流的发生频率和发展阶段 |
5.5.3 泥石流发展趋势预测 |
5.6 本章小结 |
第6章 地震诱发地质灾害信息数据库建立 |
6.1 研究目的及意义 |
6.2 建立信息库的实用价值 |
6.2.1 建立信息库的意义 |
6.2.2 功能需求分析 |
6.2.3 数据需求分析 |
6.3 关键技术标准研究 |
6.3.1 空间坐标系及其参数规定 |
6.3.2 地图投影及比例尺规定 |
6.3.3 数据编码规则 |
6.3.4 要素划分 |
6.4 系统总体设计方案 |
6.5 基于元数据理论的地质灾害信息共享研究 |
6.5.1 元数据理论概述 |
6.5.2 信息库提供数据共享的必要性 |
6.5.3 元数据在信息库开发中的应用 |
6.6 研究区地质信息库的示范建设 |
6.7 本章小结 |
结果与讨论 |
1 主要成果与认识 |
2 研究展望 |
致谢 |
参考文献 |
攻读学位期间取得学术成果 |
博士研究生期间公开发表的论文 |
(6)基于改进随机聚类决策森林算法的遥感影像分类研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
目录 |
第一章 绪论 |
1.1 选题背景与意义 |
1.2 遥感分类的研究现状 |
1.2.1 基于像元分类算法 |
1.2.2 子像元分类算法 |
1.2.3 基于图斑分类方法 |
1.2.4 基于知识发现的分类方法 |
1.2.5 基于上下文分类方法 |
1.2.6 多种分类器结合的分类方法 |
1.2.7 特征提取与选择 |
1.3 论文主要研究内容 |
1.4 结构安排 |
第二章 决策树分类理论与算法 |
2.1 决策树分类算法概述 |
2.1.1 决策树分类的步骤 |
2.1.2 决策树的测试属性选择 |
2.1.3 决策树的剪枝 |
2.1.4 由决策树提取规则 |
2.2 决策树的特点 |
2.3 决策树算法的发展 |
2.4 随机聚类决策森林理论 |
2.4.1 随机聚类决策森林算法描述 |
2.4.2 随机聚类决策森林算法存在的问题及改进 |
2.5 本章小结 |
第三章 算法在多光谱遥感影像分类中的应用 |
3.1 多光谱遥感概述 |
3.1.1 多光谱遥感系统的组成 |
3.1.2 多光谱数据的描述与数学模型 |
3.2 多光谱遥感的发展 |
3.3 研究方法 |
3.3.1 数据预处理 |
3.3.2 分类模型构建 |
3.4 实验与分析 |
3.4.1 研究区与数据概况 |
3.4.2 实验流程 |
3.4.3 分类结果与精度评价 |
3.5 普遍适应性研究 |
3.6 本章小结 |
第四章 算法在高光谱遥感影像分类中的应用 |
4.1 高光谱遥感概述 |
4.2 高光谱遥感研究现状 |
4.2.1 高光谱遥感应用现状 |
4.3 分类方法 |
4.3.1 最优波段选择方法 |
4.3.2 随机决策聚类森林算法分类的优点 |
4.3.3 分类模型构建 |
4.4 实验与分析 |
4.4.1 研究区概况 |
4.4.2 分类体系和样本选择 |
4.4.3 实验流程 |
4.4.4 结果与分析 |
4.5 普遍适应性研究 |
4.6 本章小结 |
第五章 算法在面向对象遥感影像分类中的应用 |
5.1 面向对象分类技术 |
5.1.1 研究意义 |
5.1.2 研究进展 |
5.2 图像分割 |
5.2.1 图像分割的定义 |
5.2.2 遥感图像分割技术研究 |
5.3 实验与分析 |
5.3.1 实验区与数据概况 |
5.3.2 样本选取 |
5.3.3 实验流程 |
5.3.4 结果与分析 |
5.4 普遍适应性研究 |
5.5 本章小结 |
第六章 结论与展望 |
6.1 主要研究结论 |
6.2 研究创新点 |
6.3 研究展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读博士学位期间主要研究成果 |
(7)基于遥感技术滑坡灾害区划研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 选题背景及研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究现状 |
1.2.3 存在问题与不足 |
1.3 研究思路与主要内容 |
1.4 主要工作与创新成果 |
1.4.1 博士期间主要工作 |
1.4.2 主要创新成果 |
1.5 论文章节安排 |
第二章 滑坡灾害目视解译 |
2.1 遥感地质目视解译 |
2.1.1 目视解译 |
2.1.2 人机交互解译 |
2.1.3 地质解译标志 |
2.2 滑坡灾害遥感解译不确定性 |
2.2.1 滑坡灾害遥感解译 |
2.2.2 不确定性分析 |
2.3 滑坡灾害遥感尺度效应 |
2.4 四种卫星遥感数据滑坡解译效果对比研究 |
2.4.1 遥感数据及数据处理 |
2.4.2 解译效果对比分析 |
2.4.3 数据性能分析比较 |
2.4.4 卫星遥感数据对比结果 |
2.5 西北黄土高原区滑坡解译标志 |
2.5.1 地貌解译标志 |
2.5.2 滑坡灾害解译标志 |
2.5.3 承灾体解译标志 |
2.6 本章小结 |
第三章 滑坡灾害计算机解译 |
3.1 计算机遥感解译 |
3.1.1 高空间分辨率卫星遥感数据 |
3.1.2 面向像素遥感数据分类 |
3.1.3 面向对象遥感数据分类 |
3.1.4 滑坡灾害影像特征描述 |
3.2 面向对象分类技术 |
3.2.1 图像预处理 |
3.2.2 图像分割 |
3.2.3 特征选择 |
3.2.4 图像分类 |
3.3 分类与尺度效应 |
3.4 基于多特征面向对象滑坡识别 |
3.4.1 原始图像预处理 |
3.4.2 图像分割 |
3.4.3 特征选择和提取 |
3.4.4 图像分类 |
3.5 滑坡灾害影像地学分析与智能图解 |
3.5.1 滑坡灾害遥感地学分析 |
3.5.2 滑坡灾害图像理解 |
3.5.3 基于地面特征遥感信息模型 |
3.5.4 进一步研究的构想 |
3.6 本章小结 |
第四章 多源、多波段卫星遥感数据滑坡编目 |
4.1 滑坡编目 |
4.2 卫星遥感数据预处理 |
4.2.1 正射校正 |
4.2.2 多源数据波段选择 |
4.2.3 遥感数据辐射增强 |
4.2.4 数据融合 |
4.3 多源数据编目制图 |
4.4 基于IKONOS数据大比例尺滑坡编目 |
4.4.1 研究区概况 |
4.4.2 立体像对提取DEM研究 |
4.4.3 波段组合及分辨率融合 |
4.4.4 影像特征及解译结果 |
4.5 基于Spot 5数据中比例尺滑坡编目 |
4.5.1 研究区概况 |
4.5.2 数据源校正与精度分析 |
4.5.3 数据波段选择与融合对比 |
4.5.4 子长县滑坡灾害发育特点 |
4.6 本章小结 |
第五章 基于遥感数据稳定性和易发区划研究 |
5.1 滑坡易发区划 |
5.1.1 滑坡灾害易发概述 |
5.1.2 坡体稳定性影响因素 |
5.1.3 区域易发区划评价 |
5.2 基于遥感技术坡体稳定性分析 |
5.2.1 黄上坡坡型及提取 |
5.2.2 稳定性分析方法 |
5.2.3 模型建立与简化 |
5.2.4 稳定性计算 |
5.3 基于遥感数据易发区划 |
5.3.1 评价单元划分 |
5.3.2 评价指标提取 |
5.3.3 易发区划方法 |
5.4 子长玉家湾易发区划 |
5.4.1 研究区斜坡单元划分 |
5.4.2 评价指标分析及提取 |
5.4.3 基于GIS信息量法评价 |
5.5 本章小结 |
第六章 基于GIS滑坡灾害区划管理与分析预测系统构建 |
6.1 GIS概述 |
6.1.1 GIS特征及功能 |
6.1.2 RS和GIS一体化 |
6.2 滑坡灾害危险性和风险区划 |
6.2.1 滑坡灾害危险区划 |
6.2.2 滑坡灾害风险区划 |
6.3 遥感在滑坡灾害区划中应用 |
6.3.1 基础数据资料 |
6.3.2 滑坡灾害的变形监测 |
6.3.3 滑坡灾害的空间和时间预测 |
6.3.4 承灾体价值估计 |
6.3.5 基于遥感数据滑坡灾害区划 |
6.4 滑坡灾害数据管理与区划系统构建 |
6.4.1 滑坡灾害数据管理 |
6.4.2 滑坡灾害区划分析预测 |
6.4.3 风险管理决策支持 |
6.5 本章小结 |
第七章 结论与展望 |
7.1 结论 |
7.2 展望 |
参考文献 |
攻读博士期间概况 |
致谢 |
(8)江苏滨海土地利用/覆盖变化及其生态环境效应研究(论文提纲范文)
摘要 Abstract 图目录 表目录 第一章 绪论 |
1.1 研究背景及立题意义 |
1.1.1 理论意义 |
1.1.2 实践意义 |
1.2 研究目的与研究内容 |
1.2.1 研究目的 |
1.2.2 研究内容 |
1.3 研究方法与技术路线 |
1.3.1 研究方法 |
1.3.2 技术路线 第二章 国内外研究综述 |
2.1 LUCC内涵 |
2.2 LUCC研究综述 |
2.2.1 国外LUCC研究 |
2.2.2 国内LUCC研究现状 |
2.2.3 国内外研究对比分析 第三章 江苏滨海概况 |
3.1 自然环境概况 |
3.1.1 区域位置与范围 |
3.1.2 地形地貌 |
3.1.3 气象气候 |
3.1.4 土壤植被 |
3.1.5 水文水系 |
3.1.6 自然资源 |
3.2 社会经济 |
3.2.1 人口增长 |
3.2.2 社会经济发展 第四章 江苏滨海LUCC的时空演变 |
4.1 数据与方法 |
4.1.1 数据 |
4.1.2 方法 |
4.2 土地利用/覆盖分类 |
4.3 土地利用/覆盖变化的时间变化特征 |
4.3.1 土地利用/覆盖结构分析 |
4.3.2 土地变化的幅度 |
4.3.3 土地利用/覆盖变化的速度 |
4.3.4 土地利用程度变化 |
4.3.5 土地利用主要类型转移 |
4.4 江苏滨海LUCC空间格局分析 |
4.4.1 多样性分析 |
4.4.2 集中性分析 |
4.4.3 区位意义分析 |
4.5 小结 第五章 江苏滨海LUCC驱动力与驱动机制 |
5.1 自然因素 |
5.1.1 海岸淤蚀变化对土地利用的影响 |
5.1.2 海平面上升对土地利用的影响 |
5.2 人口因素 |
5.3 社会经济因素 |
5.3.1 驱动因素筛选 |
5.3.2 操作过程 |
5.3.3 计算结果与分析 |
5.4 政策因素 |
5.4.1 土地所有制和经济体制 |
5.4.2 滩涂围垦 |
5.4.3 江苏沿海开发战略 |
5.5 未来驱动力分析 |
5.5.1 江苏沿海空间开发格局 |
5.5.2 江苏沿海海洋产业发展 |
5.5.3 江苏沿海重要生态功能区的建设 |
5.6 小结 第六章 江苏滨海LUCC生态环境效应分析 |
6.1 对海岸线淤蚀影响 |
6.2 对区域湿地面积变化的影响 |
6.3 对区域土壤环境变化的影响 |
6.4 生物多样性变化问题 |
6.5 水质变化问题 |
6.5.1 非点源污染负荷模拟 |
6.5.2 水质监测结果分析 |
6.6 小结 第七章 江苏滨海LUCC情景模拟分析 |
7.1 CLUE-S模型 |
7.1.1 模型结构 |
7.1.2 CLUE-S模型的支撑体系 |
7.1.3 CLUE-S模型的参数文件 |
7.2 模拟步骤 |
7.3 情景模拟 |
7.3.1 情景方案设定 |
7.3.2 情景模拟结果分析 |
7.4 小结 第八章 江苏滨海土地可持续利用 |
8.1 土地可持续利用的原则 |
8.2 土地可持续利用战略选择 |
8.2.1 集约发展港口与工业建设 |
8.2.2 优化发展滨海农业 |
8.2.3 积极发展滨海生态旅游业 |
8.2.4 合理构建生态保护屏障 |
8.3 小结 第九章 结论与讨论 |
9.1 主要研究结论 |
9.2 主要创新点 |
9.3 研究的不足及后续研究展望 参考文献 攻读博士学位期间主持、参与的课题与学术成果 致谢 |
(9)遥感考古研究综述(论文提纲范文)
1 遥感考古简介 |
2 遥感考古历史 |
3 遥感考古当前发展 |
3.1 航空像片 |
3.2 机载与星载传感器 |
3.2.1 热红外多光谱扫描仪 (TIMS) |
3.2.2 合成孔径雷达 (SAR) |
3.2.3 高分辨率卫星遥感 |
3.2.4 高光谱遥感 |
4 结束语 |
(10)基于遥感影像的城市建成区扩张与用地规模研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.2 研究的目的和意义 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 基于遥感影像的城市空间扩展研究 |
1.3.2 基于遥感影像的城市建成区边界提取方法 |
1.3.3 城市用地规模预测方法 |
1.4 研究内容和结构安排 |
第二章 基于遥感影像的城市建成区边界提取技术 |
2.1 建成区的概念 |
2.2 建成区在遥感影像中的特征 |
2.3 建成区边界提取的技术方案 |
2.3.1 城市建成区边界信息提取流程 |
2.3.2 遥感影像的预处理 |
2.3.3 遥感影像分类 |
2.3.4 建成区边界提取 |
2.4 城市建成区提取实验与分析 |
2.4.1 研究区域 |
2.4.2 研究数据 |
2.4.3 研究方法 |
2.4.4 选用软件 |
2.4.5 影像预处理 |
2.4.6 影像分类 |
2.4.7 建成区边界提取 |
2.5 本章小结 |
第三章 城市建成区扩展分析的理论与方法 |
3.1 城市建成区扩展分析的方法 |
3.1.1 扩展数量分析的方法 |
3.1.2 扩展形态分析的方法 |
3.1.3 扩展空间差异分析的方法 |
3.1.4 扩展合理性分析的方法 |
3.2 郑州建成区扩展分析 |
3.2.1 建成区扩展数量分析 |
3.2.2 建成区扩展形态分析 |
3.2.3 建成区扩展空间差异分析 |
3.2.4 建成区扩展合理性分析 |
3.2.5 结论与分析 |
3.3 基于新建建筑物的建成区扩展分析 |
3.4 本章小结 |
第四章 基于元胞自动机的城市建成区扩展模拟 |
4.1 元胞自动机 |
4.1.1 元胞自动机的概念 |
4.1.2 元胞自动机的构成 |
4.1.3 元胞自动机的特征 |
4.2 城市CA模型及研究进展 |
4.2.1 城市空间扩展CA模型 |
4.2.2 城市CA模型研究进展 |
4.3 城市空间扩展CA模型的建立 |
4.3.1 CA要素定义 |
4.3.2 元胞时空数据库 |
4.3.3 CA与GIS无缝集成 |
4.4 实验与分析 |
4.4.1 数据预处理 |
4.4.2 模拟实验 |
4.4.3 结果分析 |
4.5 本章小结 |
第五章 城市建成区用地规模预测 |
5.1 城市用地规模 |
5.2 分形及R/S分析 |
5.2.1 R/S分析原理 |
5.2.2 实验与分析 |
5.3 LOGISTIC模型中饱和值的确定方法 |
5.3.1 饱和值确定的传统方法 |
5.3.2 饱和值确定的新方法 |
5.3.3 实验与分析 |
5.3.4 结论 |
5.4 基于单因素的用地规模预测模型 |
5.4.1 线性回归模型 |
5.4.2 复利模型 |
5.4.3 灰色系统的GM(1,1)模型 |
5.4.4 Logistic曲线模型 |
5.4.5 二阶自回归模型(AR(2)模型) |
5.4.6 双曲线模型 |
5.4.7 城市人口-城区面积的异速生长模型 |
5.5 预测与分析 |
5.6 基于多因素的城市用地规模预测方法 |
5.6.1 BP神经网络城市预测模型 |
5.6.2 多元线性回归模型 |
5.6.3 实验与分析 |
5.6.4 结论 |
5.7 本章小结 |
第六章 基于遥感影像的城市建成区人口获取与预测方法 |
6.1 传统的城市人口遥感估算方法 |
6.1.1 居住单元估算法 |
6.1.2 土地利用密度法 |
6.1.3 DMSP-OLS夜间灯光数据反演法 |
6.1.4 影像光谱特征反演法 |
6.2 城市建成区人口获取方法 |
6.3 城市人口预测 |
6.3.1 城市年终人口预测 |
6.3.2 城市非农人口预测 |
6.4 本章小结 |
第七章 总结与展望 |
7.1 内容总结 |
7.2 需要进一步研究的问题 |
参考文献 |
作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
致谢 |
四、用高分辩率卫星影像辨识城市建筑物(论文参考文献)
- [1]基于多源影像融合和面向对象的土地利用分类技术研究[D]. 宋亚萍. 石河子大学, 2020(08)
- [2]基于高分辨率卫星遥感的城市典型地物变化监测[D]. 冯磊. 东北大学, 2014(08)
- [3]基于数字地球平台的震害显示和提取技术研究[D]. 郭建兴. 中国地震局地震预测研究所, 2013(12)
- [4]卫星图像中提取车辆目标的尺度问题研究[D]. 郭甜甜. 北京交通大学, 2013(S2)
- [5]强震区斜坡地质灾害遥感信息提取与评价关键技术研究[D]. 李少达. 成都理工大学, 2011(05)
- [6]基于改进随机聚类决策森林算法的遥感影像分类研究[D]. 胥海威. 中南大学, 2012(03)
- [7]基于遥感技术滑坡灾害区划研究[D]. 丁辉. 长安大学, 2011(05)
- [8]江苏滨海土地利用/覆盖变化及其生态环境效应研究[D]. 贺秋华. 南京师范大学, 2011(06)
- [9]遥感考古研究综述[J]. 邓飚,郭华东. 遥感信息, 2010(01)
- [10]基于遥感影像的城市建成区扩张与用地规模研究[D]. 李爱民. 解放军信息工程大学, 2009(12)