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遥感大数据特征信息提取与分析——以多时相青藏高原湖泊提取为例开题报告

 2020-04-13 17:08:41  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1 研究背景及意义

湖泊是一个多功能的自然资源,为人类提供生活生产用水以及丰富的生物资源,在自然界水循环系统当中充当着重要的角色,对于气候的变化和降水量的多少敏感度非常高,是提示全球气候变化与区域响应的重要信息载体。湖泊的形成与消失、扩张与收缩,及其所引起的生态环境变化都反映了一定地域及至全球的构造和气候事件。随着人类不合理活动的加剧,湖泊面积萎缩及生态环境恶化等问题引起了社会各界的广泛关注。因此,精确迅速地对湖泊监测,对合理开发、利用和保护湖泊水域有着极其重要的意义。

遥感是一种利用电磁波从远距离对研究目标进行非接触探测的技术和方法。其理论基础在于根据研究目标的种类及所处的环境不同,从而不同波段的电磁波信号具有不同的反射和辐射效应。而遥感技术正是利用这种特性,通过研究探测目标的电磁波信号,从而分析出目标的物理属性和几何信息。遥感技术的发展经历了地面遥感、航空遥感和航天遥感三个阶段,并逐步向应用化发展。随着航天技术的展开,对地观测和研究已经由单一的,互不相关的基础学科研究发展成为空间多层次,多学科和多种参数的综合研究。经过30多年的发展,无论在光谱的分辨率、空间分辨率、时间分辨率等方面都有极大的进步,已经成为高光谱、高空间分辨率、全天时、全气候、时间分辨率等方面都有极大的观测能力。

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2. 研究的基本内容与方案

本文主要是利用天宫二号多时相遥感数据,结合像元和面向对象的遥感影像处理技术,实现湖泊自动化提取。比较各个方法之间的优劣,选择适合青藏高原湖泊实现自动化提取的方法,并对多时相数据提取进行统计分析,进一步精确提取湖泊边界。该方法后续可用于遥感大数据特征要素识别与分析。研究内容主要包括:

(1) 基于像元的湖泊提取。

常用的遥感影像信息提取方法主要包括基于像元的非监督分类和监督分类,非监督分类是在没有先验知识的前提下,根据图像基本像元的统计特征及自然点群的分布情况来区分出地物类型的过程,分类后再对已分出和各类地物属性进行确认,反复执行非监督分类过程,直到最后输出比较满意的结果为止。而监督分类过程则需要在给定的已知类别的训练场地上先训练各类别的样本,通过选择训练样本中的特征变量、判别函数等作为监督分类的条件,进而将图像上的其他各个基本像元划分到其实际所属的类型中去。

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3. 研究计划与安排

(1)1月底至2月末,查阅相关论文,明确研究内容,确定技术路线,撰写开题报告。

(2)3月份,熟悉所选用的研究环境,运用所学的理论知识,完成整个系统的前期设计工作。

(3)4月份,完成算法的研究,并对系统进行编码、调试、集成、测试工作。

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]. 黄田进等, 青藏高原地区湖泊面积插补迭代自动提取. 遥感技术与应用,2017(02): 第289-298页.

[2]. 张艳超, 基于遥感影像水体提取方法研究, 2016, 西北大学. 第 76页.

[3]. 周杨, 基于遥感技术的黑龙江富锦市湿地信息变化监测研究, 2014, 昆明理工大学. 第 77页.

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