导读:本文包含了多角度遥感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,多角度,塔里木河,模型,指数,叶面积,冰川。
多角度遥感论文文献综述
杨雪峰,叶茂,毛东雷[1]（2018）在《基于人工蜂群算法的多角度遥感影像分类》一文中研究指出人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法在最优化领域有广泛的应用,但在遥感影像分类应用中研究较少。通过使用ABC算法构建基于规则的分类系统,对塔里木河中下游多角度遥感观测数据构建的多维数据集进行分类,生成决策规则集;并与最大似然分类法(maximum likelihood classification,MLC)、C4. 5决策树法和支持向量机(support vector machine,SVM)分类结果进行比较。结果表明,ABC算法总体分类精度高于MLC和C4. 5,但低于SVM。通过对规则中分类属性的频数分析,证明使用ABC算法可有效发现多角度数据观测结果与不同土地覆被类型之间的关系。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2018年03期）
陈平平,沈橙橙,吴卓琳,郑梦翔[2]（2018）在《多角度遥感数据的林下植被NDVI时间变化特征研究》一文中研究指出林下植被是森林生态系统的一个重要组成部分,传统上的单角度遥感数据包含了森林冠层和林下背景两部分的信息,难以定量评价林下植被。本研究利用MODIS反射率数据、角度数据和双向反射分布函数(BRDF),采用RTLSR核驱动模型、4尺度几何光学模型反演森林背景反射率,分析NDVI的时间变化特征,为定量分析浙江省临安市森林林下植被生长状况提供依据。结果表明:1)森林植被NDVI具有明显的时间变化特征,林下植被NDVI和垂直观测角度植被NDVI都具有相似的季节性,生长季的NDVI相对其他时间段较高,秋冬季节降低,并在2月基本达到最低。2)山核桃林下植被NDVI在第一年的8月到第二年的3月比其他林地的低,在2月的差距最大。垂直观测角度NDVI,山核桃林的数据全年低于其他林地。(本文来源于《南方农业》期刊2018年19期）
徐佰翔,刘兰兰[3]（2018）在《多角度遥感用于植被分类的探究》一文中研究指出对资源叁号卫星多角度图像的正视和斜视卫星影像进行预处理,从经过预处理的正视和斜视影像上分别选取3种不同类型的植被,然后分别提取其NDVI值与灰度值,比较在正视和斜视影像上同一类型的植被的NDVI值与灰度值的变化,发现同一地块在正视和斜视影像上的NDVI值和灰度值有所不同,不同地块在正视和斜视影像上的NDVI值和灰度值也存在差异,最终根据他们的不同,达到区分植被类型的目的,为以后的遥感植被解译工作提供参考与支持。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2018年13期）
李淑婷[4]（2018）在《基于多角度遥感数据和通量数据的PRI-LUE模型优化》一文中研究指出光能利用率(Light Use Efficiency,LUE)是估算总初级生产力的重要参数变量,用来表示植物通过光合作用将截获的太阳能转化为有机物的效率,被广泛的应用于多种估算模型。近年来,随着通量观测技术的不断发展,对于光化学反射植被指数(Photochemical Reflectance Index,PRI)与LUE在生态系统尺度上的关系研究也不断涌现,研究证明PRI在直接估算实际LUE方面具有极大的潜力。但也发现PRI与LUE之间关系存在很大的时间和空间变异,容易受到观测角度、太阳天顶角、叶倾角分布和冠层结构等众多因素的影响。为此,本研究通过试验观测获取了大量数据,设计遥感平台自动获取水稻冠层多角度高光谱反射数据,基于涡度相关系统获取CO2通量等数据,并开展大田试验获取水稻生物量、叶面积等数据;基于观测数据分析了多角度观测下水稻冠层反射光谱特征,评估了多角度观测对PRI-LUE关系的影响;利用多角度观测数据和最小二乘法构建两叶PRI算法,计算剔除阴阳叶和观测角度影响的PRI值,并与两叶LUE模型结合,提升PRI对LUE的指示效果。研究所得的主要结论如下:(1)在水稻抽穗期至灌浆期,可见光红光、蓝光波段的反射率明显降低,而绿光波段的反射率逐渐升高;到成熟期,红光和蓝光波段的反射率有所上升。晴天冠层反射率在上午至正午阶段呈现出规律的递增趋势,而阴天无明显规律性变化;冠层反射率随观测天顶角的增加而升高,当观测方位位于后向散射方向时,冠层光谱反射率越大。利用作物高光谱遥感数据与PROSAIL模型的结合,对水稻叶面积指数等作物生理参数、生长状况有更快捷、方便的监测。(2)日尺度下的PRI与LUE呈现着相似的变化规律,表现出良好的相关关系。随着观测角度的改变,水稻冠层PRI有明显的大小变化;晴天较阴天的多角度PRI变化跨度要大;后向散射方向的PRI值普遍小于前向散射方向的PRI值;不同观测天顶角下,观测天顶角为60°时的多角度PRI与LUE的相关性最为显着,R2为0.5536。(3)两叶光能利用率模型在阴天和晴天都能够在一定程度上区分直接辐射和散射辐射在冠层内阴阳叶光合速率的不同反应,PRI对LUE的估算能力得到了提高,晴天两叶PRI算法所模拟出的PRI值普遍小于实测多角度PRI值,且与LUE的相关性有明显提高,而阴天由于阴阳叶差异较小,两叶PRI算法对LUE的优化效果并不理想。(4)综合分析区分阴阳叶的两叶PRI算法和两叶LUE模型的模拟结果,发现在晴天区分阴阳叶的算法在半小时和日尺度下均能够提高光化学反射指数对光能利用率的指示能力,两种算法的运用能够在一定程度上降低太阳-目标-观测几何因素的影响,使得PRI-LUE关系模型得到优化。以此构建的包含角度因素在内的两叶光能利用率的估算模型也具有较高的估算精度,对PRI-LUE关系的优化研究提供了参考。(本文来源于《南京信息工程大学》期刊2018-05-01）
王怡然[5]（2017）在《多角度遥感影像建筑物区域立体匹配及重建研究》一文中研究指出随着卫星立体成像能力的逐渐成熟,卫星应用数据需求也逐渐受到人们的广泛关注,卫星数据也从传统的立体像对过渡为多角度影像。与传统的二维平面图像不同,通过卫星影像和相应的参数文件,可以对影像覆盖区域完成叁维重建。建筑物作为人类生活区域中最常见的一类地物,一直与我们息息相关。因此,本文利用多角度遥感影像,对建筑物区域完成立体匹配及重建,主要围绕遥感影像通用成像模型,立体匹配及重建这叁部分展开,其中,对通用传感器模型的讨论主要侧重于有理函数模型优化,立体匹配则针对建筑物自身特点采用针对性的技术手段完成影像联合立体匹配工作,在完成上述流程的基础上,利用基于有理函数模型的最小二乘算法和DSM数据融合插值技术,实现对建筑物区域立体重建。在整个立体重建系统流程中,遥感影像传感器模型建立了立体影像二维图像坐标到叁维大地坐标的坐标变换关系。本文从最常见的广义传感器模型——有理函数模型入手,分析其优势与不足,介绍了两种经典模型优化算法。进一步的,针对优化过程中控制点不足及非均匀分布问题,提出解决方案;最后,结合经典算法,采用虚拟地面控制点,实现了有理多项式系数的精化,为后文近似核线影像生成和立体重建奠定了基础。在研究立体匹配算法之前,首先对多角度影像添加核线约束,获得近似水平核线影像,保证多角度影像中同名像点处于行搜索范围内。进而,以中间影像为基准影像,针对建筑物区域包含大量的角点及边缘信息,因此,采用点特征提取与匹配技术确定目标影像匹配搜索范围。同时,对直线特征提取过程做出了针对性的改善,利用线特征匹配视差及线段分布位置关系,获得最大最小视差分布图,并以此约束区域匹配过程,建立基准影像与左右目标影像间稠密视差图的生成。最后,为了实现真实场景下建筑物区域立体重建,首先研究了基于有理函数模型的最小二乘算法,实现匹配视差图到叁维信息的转换,获得稠密DSM点云数据。然后针对匹配过程中匹配不完全导致DSM数据值部分缺失问题,在物方空间实现DSM数据融合,并在保持建筑物边缘特征的基础上完成插值等后处理过程。与同一场景下Lidar数据以及立体像对数据相比较,获得较好的实验结果。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
王强[6]（2016）在《基于激光雷达数据与多角度遥感模型的森林参数反演研究》一文中研究指出光学遥感在林业资源调查方面已经取得了很大的成绩,成功地获取到了全球范围的森林分类专题图、森林覆盖度专题图,从而使人类对地球上的森林二维信息有了一定的了解。但是作为叁维客观存在的实体,要准确地获得森林的叁维结构信息需要利用更多维度、多源化的遥感数据。当前遥感技术在空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率已经实现了多元的拓展,而且在多角度观测方面也出现了一定数量的传感器,与此同时激光雷达作为一种新型的遥感探测手段,也得到广泛的关注与使用。但是目前在基础理论体系理解、完善以及开展联合应用方面都还有很多工作要做。为充分发挥激光雷达与多角度光学遥感技术在森林结构参数反演过程中的作用,首先需要了解电磁波在植被冠层中的辐射传输过程,研究两种传感器成像的物理规律,建立合适的数学物理模型进行定量描述,最终达到从多源遥感信号中准确提取森林结构参数的目的。本文以遥感物理理论为基础,研究多角度光学遥感信号双向反射分布函数(BRDF)与激光雷达回波波形模拟方法,模拟并发现不同森林场景对两种遥感信号的影响规律,在此基础上构建查找表、多角度植被指数与优化激光雷达波形参数用于森林参数的反演,有助于提高我国自有卫星数据的利用率,增强我国对森林资源的自动化监测能力。本文将围绕基于遥感物理模型的激光雷达与光学遥感数据在森林参数反演的工作展开讨论:首先,根据电磁波在大气均匀介质中的传播规律,将森林植被几何结构参数化,根据电磁波与植被组分的相互作用机理,推导叶片-叶簇-冠层的消光系数与散射系数的构建,利用蒙特卡罗模拟方法有效解决森林冠层重迭情况下,对林分覆盖度与叶面积体密度函数的计算,最后完成多角度光学遥感物理模型。并通过孔隙度这一关键参数将激光雷达回波能量与森林冠层叁维结构建立联系,构建植被冠层激光雷达模型,模拟不同森林叁维场景植被冠层激光雷达回波波形。其次,根据多角度光学遥感模型理论基础研究每种模型的使用范围,总结辐射传输模型与几何光学模型各自的优缺点,并利用机载高空间分辨率高光谱遥感数据进行验证分析,发现辐射传输模型更适用于高空间分辨率遥感数据反演森林叶面积指数;同时利用多角度光学遥感模型与林分生长模型构建查找表,根据查找表数据分析多角度BRDF信号中角度、波段与森林生物量的内在关系,得出背向方向在“热点”附近的角度,前向方向在“冷点”附近的角度与森林生物量变化敏感,并寻找敏感角度与敏感波段构建多角度多波段的植被指数、借助CHRIS星载多角度数据与样地实测数据进行区域森林生物量反演。最后,根据植被激光雷达方程纠正激光雷达回波波形,由纠正后波形的能量分布曲线获得真实的森林空间结构信息,并以单木生物量计算公式为基础,推广到适用于样地尺度生物量反演的“生物量指数”,利用机载LVIS激光雷达波形数据、样地实测生物量数据建模并反演,与分位数高度反演的生物量进行精度验证,证明在激光雷达波形纠正基础上“生物量指数”能综合考虑林分密度、树冠高度与树种的信息,提高森林生物量反演精度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-11-01）
杨雪峰,王雪梅[7]（2016）在《基于决策树的多角度遥感影像分类》一文中研究指出快速准确地获取土地利用/覆被信息是遥感领域研究的一个热点课题。本文用5种决策树分类器及MISR多角度数据,对塔里木河下游地区进行土地覆被分类研究。通过对不同波段和观测角数据组合形成的6个数据集进行分类比较发现:(1)无论使用哪种分类器,相比于天底角观测方式,多角度观测都能获得更高的分类精度,特别是能显着提高灌木、林地和草地类型的分类精度,说明多角度观测能有效地反映地物的反射异质性信息,更好地区分地物。(2)与MLC分类法相比,决策树算法的分类精度更高,特别是随机森林和C 5.0方法最为突出,说明决策树的分类能力要优于MLC法。使用多角度数据集时,这种差别更明显,说明决策树能更有效地利用多角度信息。(3)4种决策树算法(J48、Random Forest、LMT、C 5.0)使用近红外波段的分类效果好于使用红光波段的分类效果,说明近红外波段能提供更多的地物反射异质性信息。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2016年03期）
杨雪峰,王雪梅,毛东雷[8]（2016）在《塔里木河下游土地利用覆被MISR多角度遥感制图》一文中研究指出通过对塔里木河下游MISR卫星多角度观测数据的不同组合构建多角度数据集,探索多角度观测与传统垂直观测对土地利用覆被遥感制图效果的影响,分别使用SVM(支持向量机)与传统的MLC(最大似然分类法)作为分类器,对分类后得到的混淆矩阵进行分析。结论证实:无论是使用传统的MLC还是SVM作为分类器,多角度观测都取得比垂直观测更高的总体分类精度;MISR近红外波段虽然分辨率较低,但依然含有丰富的信息,对地表覆被的分类有重要影响;无论使用哪一数据集,SVM法都能获得更高的分类精度;不同相机对分类结果的影响各不相同,其中C、D相机的作用更重要。(本文来源于《吉林大学学报(地球科学版)》期刊2016年02期）
白兰东,苟叶培,邵文文,郭云开,伍文[9]（2016）在《基于多角度遥感的植被指数与叶面积指数的线性关系研究》一文中研究指出以辐射传输方程PROSAIL为基础,模拟不同观测天顶角和不同叶面积指数(LAI)下的植被冠层光谱。利用模拟的冠层光谱构建3种常用的植被指数,并分析不同观测天顶角下叶面积指数变化对3种植被指数的影响。结果表明,MSR能较好解决由于LAI变化而引起的饱和现象。观测天顶角为-30°时,3种植被指数与叶面积指数的线性关系较30°和0°时好。(本文来源于《测绘工程》期刊2016年01期）
都伟冰,李均力,包安明,王宝山,王双亭[10]（2015）在《高山冰川多时相多角度遥感信息提取方法》一文中研究指出提出一种多角度遥感影像的冰川信息提取方法。通过"全域—局部"的阈值分割方法获取短时期内不同时相的遥感影像的冰雪边界,结合地形信息和多时相遥感影像的太阳角度信息,联合消除山体阴影对冰川的遮挡,并以多期影像的最小冰雪边界作为最佳冰川边界。以托木尔峰西侧冰川为研究对象,采用2009—2010年4个时相的遥感影像提取冰川信息。结果表明多角度遥感提取的冰川边界效果好,能有效地排除积雪与山体阴影的干扰。(本文来源于《测绘学报》期刊2015年01期）
多角度遥感论文开题报告
（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：
林下植被是森林生态系统的一个重要组成部分,传统上的单角度遥感数据包含了森林冠层和林下背景两部分的信息,难以定量评价林下植被。本研究利用MODIS反射率数据、角度数据和双向反射分布函数(BRDF),采用RTLSR核驱动模型、4尺度几何光学模型反演森林背景反射率,分析NDVI的时间变化特征,为定量分析浙江省临安市森林林下植被生长状况提供依据。结果表明:1)森林植被NDVI具有明显的时间变化特征,林下植被NDVI和垂直观测角度植被NDVI都具有相似的季节性,生长季的NDVI相对其他时间段较高,秋冬季节降低,并在2月基本达到最低。2)山核桃林下植被NDVI在第一年的8月到第二年的3月比其他林地的低,在2月的差距最大。垂直观测角度NDVI,山核桃林的数据全年低于其他林地。
（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。
多角度遥感论文参考文献
[1].杨雪峰,叶茂,毛东雷.基于人工蜂群算法的多角度遥感影像分类[J].国土资源遥感.2018
[2].陈平平,沈橙橙,吴卓琳,郑梦翔.多角度遥感数据的林下植被NDVI时间变化特征研究[J].南方农业.2018
[3].徐佰翔,刘兰兰.多角度遥感用于植被分类的探究[J].科技创新与应用.2018
[4].李淑婷.基于多角度遥感数据和通量数据的PRI-LUE模型优化[D].南京信息工程大学.2018
[5].王怡然.多角度遥感影像建筑物区域立体匹配及重建研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[6].王强.基于激光雷达数据与多角度遥感模型的森林参数反演研究[D].哈尔滨工业大学.2016
[7].杨雪峰,王雪梅.基于决策树的多角度遥感影像分类[J].地球信息科学学报.2016
[8].杨雪峰,王雪梅,毛东雷.塔里木河下游土地利用覆被MISR多角度遥感制图[J].吉林大学学报(地球科学版).2016
[9].白兰东,苟叶培,邵文文,郭云开,伍文.基于多角度遥感的植被指数与叶面积指数的线性关系研究[J].测绘工程.2016
[10].都伟冰,李均力,包安明,王宝山,王双亭.高山冰川多时相多角度遥感信息提取方法[J].测绘学报.2015
论文知识图
