导读:本文包含了遥感数据库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:遥感,数据库,影像,储量,耕地,秦岭,土壤。
遥感数据库论文文献综述
胡继恒[1]（2019）在《东亚地区微波地表比辐射率数据库的构建及其在植被遥感中的应用》一文中研究指出利用卫星被动微波遥感来获取地表信息的历史由来已久,而微波地表比辐射率MLSE(Microwave Land Surface Emissivity)和以此为基础的微波植被指数EDVI(Microwave Emissivity Difference Vegetation Index)都是微波遥感中非常具有指示作用的地表参数,值得对其进行深入研究。本文就两个具体问题展开研究:(1)利用多源卫星遥感反演中国地区MLSE及其应用特点研究;(2)多通道EDVI指数在东南亚地区不同植被区域的表征效果和差异性的分析研究。在第一个研究问题中,本研究在中国地区构建了一套利用Aqua卫星搭载的Advanced Microwave Radiometer-Earth Observing System(AMSR-E)观测天顶亮温、Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)云参数,欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的大气廓线和地表温度数据反演得到的MLSE数据库。反演过程使用了全新的算法方案,使用高时空分辨率的动态实时廓线和地表温度数据来对实际的大气和地表情况进行参数化,使得这一数据库具有更高的准确性。实现了全部12个AMSR-E微波通道的MLSE反演,包括对地表性质具有更优秀的探测能力的6.9和10.65 GHz频率。采用的MODIS的云观测数据和AMSR-E具有天然的同步性,并且可以用来实现对云的微波辐射贡献计算,使得这套数据库涵盖了除降水外的所有天气状态。对此MLSE数据库的统计分析(时间序列,季节变化和多年平均等),及其和地形、植被、积雪和降雪等因素的相互作用和响应特征进行的大量分析研究表明其在中国地区具有很强的适用性。这套MLSE数据库对进一步理解地表和大气的微波辐射性质提供了研究手段,其潜在的应用包括:作为大气中多种参数(如水汽、云水含量、降水等)的反演前提(提供辐射背景信息);对诸多地表参数(土壤湿度,植被生长、植被种类,地表降水等)的变化具有重要的指示和监测意义。第二个研究问题:基于微波地表比辐射率的EDVI植被指数可以很好地指示地表植被含水量,并且可以应用于有云情况和浓密植被区域。以往的研究仅限于使用19、37GHz微波信号,其仅能反映植被某单层的含水情况。Aqua卫星上的AMSR-E微波辐射计观测为植被遥感提供了更多的通道选择。本部分利用AMSR-E观测亮温、MODIS云参数和ECMWF的再分析资料反演得到的东亚及东南亚地区6.925、10.65、18.7、36.5 GHz垂直极化微波通道的微波地表比辐射率,建立了五组多通道微波比辐射率植被指数 EDVI(6v,37v),EDVI(10v,37v),EDVI(18v,37v),EDVI(6v,10v)和EDVI(10v,18v)。研究了这5组EDVI指数在森林和农田两类植被类型区的特点。结果表明,在森林区域,EDVI(6v,37v)和EDVI(10v,37v)普遍大于EDVI(18v,37v),这很可能是由于前两者对于浓密植被的穿透更深,能反映更多的植被含水量,而EDVI(18v,37v)的穿透性相对较弱,主要反映冠层顶部、相对浅薄植被层的植被含水量。另外EDVI(6v,10v),EDVI(10v,18v)和EDVI(18v,37v)叁组EDVI对高大浓密植被在垂直方向上、中、下叁层的植被含水量有一定的指示作用。对于低矮植被,其垂直结构不丰富,此叁者的差异不明显。基于以上两个问题,本研究试图更全面地了解中国地区微波地表比辐射率的分布特征以及地表微波辐射所蕴藏的丰富植被信息。这些研究工作将拓展卫星微波遥感范畴,丰富对地遥感尤其是植被遥感手段,并且可以为大气参数的反演提供数据基础。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2019-05-14）
孙红梅,刘书剑[2]（2019）在《黔西南州松材线虫遥感监测数据库设计与应用》一文中研究指出为实现空间数据与属性数据的统一存储、管理,增强数据的可视化能力,提高数据检索和利用效率,本研究借助Arc GIS平台设计并构建了黔西南州松材线虫遥感监测数据库。基于此数据库,可以进行空间数据的分层可视化及迭加显示;可进行放大、缩小、平移、全图显示、快速定位等基础地图操作;根据特定条件对所需数据进行检索及更新;以及多类型的空间分析及专题地图制图。该数据库为松材线虫防治提供了有力的数据支撑,也为其发生发展过程的模拟和预测打下了基础。(本文来源于《兴义民族师范学院学报》期刊2019年02期）
李亚,张黎明,陈瀚阅,袁玉琦,邢世和[3]（2019）在《基于Landsat遥感影像和1∶50000土壤数据库的福州市耕地有机碳动态变化研究》一文中研究指出耕地土壤碳库是全球碳库中最为活跃的部分,其变化对全球气候变化产生重要影响。目前对耕地土壤有机碳估算多采用中、小系列比例尺的土壤数据库,较少结合遥感影像与大比例尺土壤数据库进行估算。基于此,本研究采用Landsat遥感影像和1∶50 000高精度土壤数据库,以福建省福州市为例,基于遥感与碳循环过程模型对1987年和2016年耕地土壤有机碳动态变化进行研究。结果表明,利用Landsat影像反演得到的耕地土壤基础呼吸与土壤有机碳相关性强,建立的1987年和2016年模型R2分别为0.637和0.752。研究期间,全市耕地土壤有机碳密度从东部沿海向西部内陆地区递增,整体发挥着"碳汇"作用,有机碳密度和储量分别增加0.20 kg·m-2和2.946×105 t。从不同土壤类型比较得出,黄壤、红壤和水稻土是"碳汇",有机碳密度分别增加0.70 kg·m-2、0.40 kg·m-2和0.19 kg·m-2;其他土类为"碳源",其中,水稻土碳储量最大,两期在全市总碳储量中占比均超过90%。从不同行政区比较得出,仓山区、长乐区、马尾区和连江县为"碳源区",其他地区为"碳汇区",其中,仓山区碳储量一直为全市最低,两期占比均不足0.5%,而福清市则一直居于全市首位,占比均高于20%。总体而言,福州市耕地土壤有机碳30年间空间动态变化显着,在不同土类和行政区间存在差异,今后应根据不同耕地土壤类型和行政区的有机碳情况有针对性进行耕地管理。(本文来源于《中国生态农业学报(中英文)》期刊2019年04期）
李亚[4]（2019）在《基于Landsat遥感影像和1:5万土壤数据库的福建省耕地有机碳动态变化研究》一文中研究指出耕地土壤碳库是全球碳库中最为活跃的部分,其变化对全球气候变化产生重要影响。目前采用遥感技术测定法在对区域或国家尺度土壤有机碳(Soil organic carbon,SOC)的研究中,多基于MODIS影像和中小比例尺数据库,在县域、省域尺度的研究中因数据局限而无法揭示SOC空间变化规律。本研究采用Landsat遥感影像、气象数据、实测耕地SOC数据和1:5万高精度土壤数据库,以福建省为例,基于遥感与碳循环过程模型,将遥感的高时空分辨率优势和实测SOC的可靠性结合,实现1987年和2016年耕地土壤有机碳密度(Soil organic carbon density,SOCD)和碳储量(Soil organic carbon storage,SOCS)估算。利用地面实测数据评价模型精度,并与地统计法估算结果进行比较。最后基于两期SOCD和SOCS反演结果,确定1987—2016年福建省耕地碳源汇情况,并分析不同土壤类型、利用类型、地貌类型和行政区下耕地土壤有机碳库时空分异规律。研究结果可以为相关政策的制定提供科学指导,同时,为区域尺度耕地SOC估算提供参考,为亚热带耕地资源可持续利用与粮食安全提供科学依据。主要研究结果如下:1、基于遥感与碳循环过程模型建立的1987年和2016年耕地土壤有机碳反演模型能较好的实现对福建省耕地土壤碳库的估算。具体表现为:建模与模型验证均达到了极显着相关水平(P<0.01);1987年和2016年SOCD实测值与估测值平均绝对预测误差(Mean absolute prediction errors,MAPE)分别为0.49和0.65,均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.62和0.80,总平均精度(Total average accuracy,TAA)分别为0.84和0.78。2、遥感与碳循环过程模型和地统计法估算精度都较高,均可实现对研究区耕地SOC的估算,但前者在土壤有机碳格局的细节表达上有明显优势。3、1987-2016年福建省耕地SOCD和SOCS分别增加了0.08 kg·m~(-2)和10.50×10~5t,整体表现为弱碳汇。空间差异明显,总体上表现出东部沿海地区普遍呈碳源,而西部内陆地区为碳汇。4、从耕地SOCD来看,黄壤和水稻土有机碳密度居于前列,1987年分别为3.72 kg·m~(-2)和3.55 kg·m~(-2),2016年分别为3.59 kg·m~(-2)和3.60 kg·m~(-2)。风砂土和滨海盐土一直较低,1987年分别为2.63 kg·m~(-2)和2.90 kg·m~(-2),2016年分别为3.33kg·m~(-2)和3.24 kg·m~(-2)。水田有机碳密度高于旱地,1987年和2016年分别为0.39kg·m~(-2)和0.17 kg·m~(-2)。山地丘陵区有机碳密度一直较高,1987年和2016年分别为3.52 kg·m~(-2)和3.64 kg·m~(-2)。5、从耕地SOCS来看,水稻土有机碳储量最高,1987年和2016年占比均超过90%。而石灰土、紫色土、黄壤和潮土碳储量研究期间均较小,1987年和2016年四种土类碳储量共计占比不足1%。水田有机碳储量最大,研究期间占比均超过80%,旱地次之,水浇地最低。山地丘陵区有机碳储量最大,谷地盆地区次之,平原台地区最低。(本文来源于《福建农林大学》期刊2019-04-01）
朱雪娇,文艳[5]（2019）在《利用高新技术 保护秦岭生态》一文中研究指出本报讯（记者 朱雪娇 文艳）秦岭生态环境保护问题，备受参加省政协十二届二次会议的委员关注。省政协委员李国鹏建议，对秦岭重点区域采用航空航天遥感等高新技术手段进行自然资源监测及生态保护，并建立监测影像数据库，及时掌握秦岭自然和生态的变化，从而提出保护管理的(本文来源于《西安日报》期刊2019-01-27）
随欣欣,眭素文[6]（2018）在《基于MapGIS和ArcGIS的遥感解译成果图件数据库设计与实现》一文中研究指出遥感解译成果图件来源复杂、格式繁多,通用的影像数据系统存在无法同时进行图件的符号化显示和图层的空间数据管理等问题,导致大量经过野外验证的遥感解译成果图件闲置。本文充分利用MapGIS和ArcGIS平台在图件数据和空间数据管理方面的优势,结合用户对遥感解译成果图件服务的需求,提出了遥感解译成果图件资料和空间要素图层的一体化存储管理方式,开发了遥感解译成果图件数据库及数据库管理系统,并根据成果图件的特点设计了灵活的数据入库工具,实现了不同格式成果图件资料的信息化及一体化管理,有效提高了遥感解译成果图件的服务能力和成果价值。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2018年04期）
袁晓凤[7]（2018）在《大规模遥感船舶影像数据库整理与实验分析》一文中研究指出如今目标检测是模式识别领域重要的研究课题,遥感图像革新效率高、观测对地面积大、收集渠道丰富等特点,使越来越多的领域如军事、气象、渔业、航海等都涉及到了对遥感图像的应用。遥感影像数据增长速度之迅速,使如今还比较落后的遥感图像处理方法与应用的措施之间呈现出很大的矛盾性,导致遥感图像实际应用的研究迟迟不能做出突破。这些年来,虽然国内外对遥感船舶图像目标检测关注颇多,并在理论和技术上都取得了相当的突破和进展,但事实上由于一些遥感图像分辨率不高,且目前还没有特定船舶类别的公开的遥感影像数据集,导致了算法的检测结果不理想,为检测技术的改进和发展造成了很大的阻碍。因此,在现有的四种深度学习算法的基础上,本文旨在建立一个大规模遥感船舶影像数据库,设计出一套完整的基于深度学习的船舶检测系统,并用四种算法进行对比实验。本文主要的研究内容和成果介绍如下:(1)提出了一种建立大规模遥感船舶影像数据库的方法,详细设计了高分辨率遥感图像的收集、整理、标注、规范及类别划分,通过对数据进行叁种增强处理扩充了样本集,建立了遥感图像数据库YNU-SRSID。数据库的遥感图像分辨率高达0.23m,目标纹理更加清晰,能提供更丰富的细节信息。(2)在船舶的目标检测方面,使用了四种深度学习算法CNN、RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN,对检测结果进行比对分析。这四种算法检测精度分别为:89.66%、90.39%、91.86%和93.44%。接着对具体类别的船舶检测情况进行了统计,分别为船体粘连情况、复杂环境下的港口情况、不含复杂环境的海域情况、小型船情况和大型船情况,对应的检测率分别为89.68%、86.45%、93.99%、89.45%、95.42%。检测结果表明了此次遥感图像船舶目标检测系统基本达到了要求,自建的遥感影像数据库的样本可以完成检测任务,效果也基本达到了预期。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
吴志祥,汤洁玉,张文泽[8]（2018）在《基于深度学习的遥感影像数据库构建分析》一文中研究指出基于深度学习遥感影像目标识别前提在于构建大规模高质量影像识别基准库,以便模拟,识别算法快速准确地提取图像特征。本文详细分析了深度卷积网络驱动下遥感影像数据库的整体构建方法、规模、属性等信息,同时展望了遥感影像数据构建的趋势。(本文来源于《科技创新与生产力》期刊2018年03期）
李博,许跞,彭希哲[9]（2017）在《EMC Isilon存储系统在遥感影像数据库中的应用》一文中研究指出本文主要阐述了EMC存储系统在遥感影像数据库的应用情况,对EMC Isilon存储的硬件架构和操作系统进行了详细的介绍,并分别采用SATA硬盘、SAS硬盘和固态硬盘在万兆网络环境下,进行读写存储对比测试;为建立高效地、易于维护、扩展的遥感影像数据库提供参考。(本文来源于《影像技术》期刊2017年06期）
初东[10]（2017）在《面向对象数据模型的高分环境遥感应用示范系统的数据库设计》一文中研究指出面向对象数据库技术将成为继关系数据库技术之后的新一代数据管理技术。它是建立在一个性能、一致性、完整性、可靠性和灵活性上优良的数据库。该数据库中的有效对象聚集是性能好坏的关键因素。面向对象数据模型具有丰富的建模能力,它使用户建模容易,而数据库模式复杂。该数据库的标准化和形式化还需进一步研究与发展。高分环境遥感应用示范系统的数据库就是基于相关技术建立的,其具备强大的建模与表达能力,及较强的管理与存储能力。(本文来源于《2017中国环境科学学会科学与技术年会论文集（第四卷）》期刊2017-10-20）
遥感数据库论文开题报告
（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：
为实现空间数据与属性数据的统一存储、管理,增强数据的可视化能力,提高数据检索和利用效率,本研究借助Arc GIS平台设计并构建了黔西南州松材线虫遥感监测数据库。基于此数据库,可以进行空间数据的分层可视化及迭加显示;可进行放大、缩小、平移、全图显示、快速定位等基础地图操作;根据特定条件对所需数据进行检索及更新;以及多类型的空间分析及专题地图制图。该数据库为松材线虫防治提供了有力的数据支撑,也为其发生发展过程的模拟和预测打下了基础。
（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。
遥感数据库论文参考文献
[1].胡继恒.东亚地区微波地表比辐射率数据库的构建及其在植被遥感中的应用[D].中国科学技术大学.2019
[2].孙红梅,刘书剑.黔西南州松材线虫遥感监测数据库设计与应用[J].兴义民族师范学院学报.2019
[3].李亚,张黎明,陈瀚阅,袁玉琦,邢世和.基于Landsat遥感影像和1∶50000土壤数据库的福州市耕地有机碳动态变化研究[J].中国生态农业学报(中英文).2019
[4].李亚.基于Landsat遥感影像和1:5万土壤数据库的福建省耕地有机碳动态变化研究[D].福建农林大学.2019
[5].朱雪娇,文艳.利用高新技术保护秦岭生态[N].西安日报.2019
[6].随欣欣,眭素文.基于MapGIS和ArcGIS的遥感解译成果图件数据库设计与实现[J].国土资源遥感.2018
[7].袁晓凤.大规模遥感船舶影像数据库整理与实验分析[D].云南大学.2018
[8].吴志祥,汤洁玉,张文泽.基于深度学习的遥感影像数据库构建分析[J].科技创新与生产力.2018
[9].李博,许跞,彭希哲.EMCIsilon存储系统在遥感影像数据库中的应用[J].影像技术.2017
[10].初东.面向对象数据模型的高分环境遥感应用示范系统的数据库设计[C].2017中国环境科学学会科学与技术年会论文集（第四卷）.2017
论文知识图
