导读:本文包含了高分辨率卫星影像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:影像,高分辨率,森林资源,分辨率,特征,动态,遥感。
高分辨率卫星影像论文文献综述
霍门婕,范大昭,董杨[1]（2019）在《异源多分辨率卫星影像匹配算法研究》一文中研究指出以异源多分辨率遥感卫星影像为研究对象,对影像特征提取、特征描述、特征匹配及匹配提纯算法进行了较为深入的研究;并将不同的特征提取与匹配算法进行组合,通过试验对比得出了各种算法的适用性。在此基础上,设计了一套面向异源多分辨率卫星影像的匹配流程。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年06期）
叶敏[2]（2019）在《基于高分辨率卫星影像的轨道交通站点周边用地优化研究》一文中研究指出随着我国城市发展和交通基础设施建设的快速推进,土地资源短缺、土地利用效能低下等城市发展问题随之出现并不断加剧。轨道交通系统作为交通基础设施的骨干,在协调交通设施建设与土地利用关系、解决城市发展问题等方面发挥关键性作用。论文基于高分辨率卫星影像进行用地信息提取试验,对城市轨道交通站点周边用地情况进行详细研究。论文的主要研究内容如下:(1)提出了建筑容积率分类提取方法,通过对WorldView-3高分辨率卫星影像实施主成分变换与采用加权均值结合最大面积法的多层级多尺度分割,基于第一主成分、第二主成分、长宽比、主方向、边界指数、矩形拟合度等多个特征,使用朴素贝叶斯网络分类器,按照比例分层抽样法与系统抽样法选取样本并用于训练分类器,完成了居住类、商业商务类、工业类等叁类建筑容积率分类提取试验。试验结果表明,阴影面积法与阴影长度法的容积率估算精度分别为93.90%与85.19%,阴影面积法估算精度显着优于阴影长度法,同时验证了容积率分类提取方法的有效性。(2)以北京市地铁长阳站为例,基于长阳站及其相邻两站的乘客出行调查数据,结合站点周边路网结构进行距离换算折减,得到站点的步行吸引半径、自行车吸引半径和公交车吸引半径等叁项合理吸引半径,并基于泰森多边形原理确定了站点潜在吸引范围;分别从半径300m的核心圈层、半径742m的直接影响区、半径1000m的次级影响区叁个圈层,对长阳站周边沿轨道交通线和垂直轨道交通线方向区域的用地布局、建筑密度、建筑容积率进行现状分析。研究结果表明:1)轨道交通站点吸引范围通常是不规则多边形;2)长阳站当前功能定位与商服型站点不符,用地布局尚未达到商服型站点用地理想布局状态,用地在不同方向区域存在不同程度的不均衡开发;(3)基于以交通为导向的TOD(Transit Oriented Development)发展模式核心理念,构建用地多目标优化模型,并借助Matlab优化工具箱,将用地多目标优化模型分别应用于叁个圈层中。研究结果表明:长阳站周边各圈层内各类用地均存在较大的改善空间,建议充分挖掘各圈层中未利用土地的环境质量与商业服务活动的空间与潜力,使长阳站片区的发展趋势与发展规划相协调。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
谢敏,龚直文[3]（2019）在《基于高分辨率卫星影像的森林资源动态变化监测与驱动力分析》一文中研究指出以陕西省镇巴县林区为研究对象,以高分一号和资源叁号卫星影像进行森林资源动态监测,利用转移矩阵的分析方法,计算得到镇巴县森林类型相互转移的面积百分比,区分其变化的系统性和随机性。结果表明:1)在2009—2016年间发生最明显的转移是非林地转为有林地,增加量最多的类型是有林地。2)总变化量变化最多的类型是有林地,其次是非林地和未成林造林地,而随着生态保护工程的实施,森林资源组成结构更加优化。3)使用统计学方法快速区分出了各森林类型动态变化的系统性和随机性。镇巴县在2009—2016年间最优势的系统转移为:灌木林地转为有林地,灌木林地转为非林地。最优势的随机转移为:有林地转为灌木林地和疏林地。4)影响该地区林地变化的最主要驱动力是林业规划调整。5)通过该方法可以有效快捷地得到森林资源动态变化情况,对深入探究其变化机理,为政府制定出森林资源管理政策提供了帮助。(本文来源于《中南林业科技大学学报》期刊2019年05期）
姬旭升,李旭,万泽福,姚霞,朱艳[4]（2019）在《基于高空间分辨率卫星影像的新疆阿拉尔市棉花与枣树分类》一文中研究指出【目的】枣树和棉花是新疆地区的两大优势作物。利用高空间分辨率遥感影像对作物进行识别,更加快速、准确地获取枣树和棉花的种植面积及其分布区域,以利于相关部门政策的制定及农作物的精确管理。【方法】本文以新疆阿拉尔市主要农作物为研究对象,运用基于像素与面向对象的遥感影像分类方法,通过比较光谱角制图(SAM)、支持向量机(SVM)、CART决策树(DTs)、随机森林(RF)这4种机器学习算法在高空间分辨率卫星影像分类中的作物识别精度,探究影像获取时期(2016-05-10、2016-09-07、2016-10-08)及面向对象的信息提取技术对作物分类精度的影响。【结果】5月份影像(即棉花覆膜期影像)作物分类精度最高,10月份影像次之,9月份影像最差;与基于像素的作物分类方法相比,面向对象的作物分类方法可以使各时期的作物分类总体精度得到一定提高(除SAM之外),各时期分类精度分别提高了4.83%、7.77%、7.22%,最高分类精度分别为93.52%(2016-05-10)、85.36%(2016-09-07)、88.88%(2016-10-08),均实现了较好的作物分类效果。【结论】5月份(棉花覆膜期)影像对棉花和枣树分类效果最好,该时期的棉花被地膜覆盖,且枣树表现出明显的植被光谱特性,两种作物生长早期呈现出差异化的光谱特征,因此棉花和枣树的遥感识别应在作物生长早期进行;面向对象的分类方法可以综合运用光谱、纹理及空间信息,特别是纹理信息的加入,可以取得比基于像素方法更高的分类精度,且提供一种高效提取田块边界的手段,对当地农田信息化管理具有重要应用价值。在棉花和枣树识别过程中,纹理特征的重要性高于光谱和空间特征,红光和绿光波段在所有波段中对棉花和枣树的识别贡献最大。(本文来源于《中国农业科学》期刊2019年06期）
胡卫,范龙龙,龙洋洲[5]（2019）在《基于高分辨率卫星影像的违章建筑监测及时空分析》一文中研究指出中国的城市化水平不断提高,与此同时,违章建筑也不断涌现,给城市监管带来了很大的难题。本文以长沙市城市建筑区为例,利用高分辨率卫星影像结合大比例尺地形图以及建筑规划定位图等多源数据,提取了两年来长沙市违章建筑图斑,并分析了违章建筑的时空发展规律,为城市监管提供了参考。(本文来源于《国土资源导刊》期刊2019年01期）
陈颖莹,戚文骏[6]（2019）在《基于国产高分辨率卫星影像的地理国情普查监测研究》一文中研究指出本文以浙江某地地理国情普查地表覆盖解译为例,详细阐述了利用eCognition软件对高分二号卫星遥感影像的分类解译,包括影像数据预处理、不同地物的规则集制作,分类结果可视化。通过与ArcGIS软件对比分析表明,eCognition软件提取的地物精度更高,eCognition是一款基于对象的影像分析软件,是智能解译的领跑者。(本文来源于《科技创新导报》期刊2019年01期）
古力波斯坦·阿布都热合曼[7]（2018）在《高分辨率卫星影像立体测图分析研究》一文中研究指出高分辨率卫星影像覆盖范围大,控制点少可满足立体测图对精度的需求,还能大幅度减少外业控制测量的工作量,保证生产效率。基于此,本文结合理论实践,分析了高分辨率卫星影像立体测图的方法,希望对相关单位有一定帮助。(本文来源于《城市建设理论研究(电子版)》期刊2018年36期）
王密,朱映,范城城[8]（2018）在《高分辨率光学卫星影像平台震颤几何精度影响分析与处理研究综述》一文中研究指出卫星平台震颤是卫星受到内外部因素影响引发的一种幅值较小的颤振响应。随着空间分辨率的提高,平台震颤成为影响高分辨率卫星影像高精度处理与应用的关键因素。首先对遥感卫星影像平台震颤分析与处理的国内外现状进行了概述,然后总结了高分辨率光学卫星平台震颤地面处理框架,对震颤姿态确定、震颤误差检测与建模以及震颤畸变校正3个关键技术进行了阐述,最后对未来超高分辨率光学卫星平台震颤分析与处理的发展方向进行了展望。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2018年12期）
汪思妤,艾明,吴传勇,雷启云,张会平[9]（2018）在《高分辨率卫星影像提取DEM技术在活动构造定量研究中的应用——以库米什盆地南缘断裂陡坎为例》一文中研究指出通过数字化地形图和野外地形测量获取数字高程模型(DEM)的传统方法存在时效性差、获取周期长、范围小等缺点,高分辨率卫星影像提取DEM技术的出现为快速获取断裂带大范围的地形地貌数据提供了全新的解决方案,极大地提高了野外地形地貌数据获取的效率,该方法与激光雷达扫描技术(Li DAR,Light Detection and Ranging)相比成本低,与Sf M(Structure from Motion)摄影测量方法相比覆盖范围大。然而,国内外目前尚缺乏针对用该方法获取的DEM精度是否满足活动构造定量研究要求的报道。文中以LPS(Leica Photogrammetry Suit)为软件平台,以Worldview-2全色波段立体像对为数据源,选择植被覆盖稀疏的东天山库米什盆地南缘最新发现的地表破裂带作为研究区,提取了0. 5m分辨率DEM,基于该DEM数据测量了不同期次洪积扇上的断层陡坎高度,并与后差分GPS(DGPS,differential GPS)野外实测的地形剖面进行了对比分析与精度评价。研究结果表明:由该方法获取的DEM高程与野外DGPS实测高程相差约-2. 82～4. 87m,经高程校正后与DGPS测线的吻合度很高,形态差异为0. 30m,能够精细刻画陡坎形态;对断层陡坎高度的测量精度可以达到0. 22m,能够满足活动构造定量研究中高精度地形地貌数据获取的需要,为快速获取断裂精细几何结构、断层剖面形态以及断层垂直位错带来了极大的便利,为后续野外工作中选择探槽开挖点、典型断错地貌点以及年代样品采集点提供了重要参考,在活动构造研究中具有广阔的应用前景。(本文来源于《地震地质》期刊2018年05期）
魏泽权,熊敏,龙宣霖[10]（2018）在《基于ARCGIS平台利用高分辨率卫星影像实现耕地质量地球化学调查样点布设优化》一文中研究指出目前,我国高分辨率卫星影像地图已走进普通百姓的日常生活中,其具有直观、详细、现势性强等优点。Arcgis软件平台可以在线直接加载我国最新的天地图影像数据,在设计和制图中充分利用其优势,以消除收集到的其他资料因现势性不足造成的影响。本文以贵州省××县耕地质量地球化学调查设计为例,基于Arcgis平台将天地图卫星影像数据与第二次国土资源调查图斑、采样设计点位图进行迭合,进行设计优化。(本文来源于《贵州地质》期刊2018年03期）
高分辨率卫星影像论文开题报告
（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：
随着我国城市发展和交通基础设施建设的快速推进,土地资源短缺、土地利用效能低下等城市发展问题随之出现并不断加剧。轨道交通系统作为交通基础设施的骨干,在协调交通设施建设与土地利用关系、解决城市发展问题等方面发挥关键性作用。论文基于高分辨率卫星影像进行用地信息提取试验,对城市轨道交通站点周边用地情况进行详细研究。论文的主要研究内容如下:(1)提出了建筑容积率分类提取方法,通过对WorldView-3高分辨率卫星影像实施主成分变换与采用加权均值结合最大面积法的多层级多尺度分割,基于第一主成分、第二主成分、长宽比、主方向、边界指数、矩形拟合度等多个特征,使用朴素贝叶斯网络分类器,按照比例分层抽样法与系统抽样法选取样本并用于训练分类器,完成了居住类、商业商务类、工业类等叁类建筑容积率分类提取试验。试验结果表明,阴影面积法与阴影长度法的容积率估算精度分别为93.90%与85.19%,阴影面积法估算精度显着优于阴影长度法,同时验证了容积率分类提取方法的有效性。(2)以北京市地铁长阳站为例,基于长阳站及其相邻两站的乘客出行调查数据,结合站点周边路网结构进行距离换算折减,得到站点的步行吸引半径、自行车吸引半径和公交车吸引半径等叁项合理吸引半径,并基于泰森多边形原理确定了站点潜在吸引范围;分别从半径300m的核心圈层、半径742m的直接影响区、半径1000m的次级影响区叁个圈层,对长阳站周边沿轨道交通线和垂直轨道交通线方向区域的用地布局、建筑密度、建筑容积率进行现状分析。研究结果表明:1)轨道交通站点吸引范围通常是不规则多边形;2)长阳站当前功能定位与商服型站点不符,用地布局尚未达到商服型站点用地理想布局状态,用地在不同方向区域存在不同程度的不均衡开发;(3)基于以交通为导向的TOD(Transit Oriented Development)发展模式核心理念,构建用地多目标优化模型,并借助Matlab优化工具箱,将用地多目标优化模型分别应用于叁个圈层中。研究结果表明:长阳站周边各圈层内各类用地均存在较大的改善空间,建议充分挖掘各圈层中未利用土地的环境质量与商业服务活动的空间与潜力,使长阳站片区的发展趋势与发展规划相协调。
（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。
高分辨率卫星影像论文参考文献
[1].霍门婕,范大昭,董杨.异源多分辨率卫星影像匹配算法研究[J].测绘通报.2019
[2].叶敏.基于高分辨率卫星影像的轨道交通站点周边用地优化研究[D].北京交通大学.2019
[3].谢敏,龚直文.基于高分辨率卫星影像的森林资源动态变化监测与驱动力分析[J].中南林业科技大学学报.2019
[4].姬旭升,李旭,万泽福,姚霞,朱艳.基于高空间分辨率卫星影像的新疆阿拉尔市棉花与枣树分类[J].中国农业科学.2019
[5].胡卫,范龙龙,龙洋洲.基于高分辨率卫星影像的违章建筑监测及时空分析[J].国土资源导刊.2019
[6].陈颖莹,戚文骏.基于国产高分辨率卫星影像的地理国情普查监测研究[J].科技创新导报.2019
[7].古力波斯坦·阿布都热合曼.高分辨率卫星影像立体测图分析研究[J].城市建设理论研究(电子版).2018
[8].王密,朱映,范城城.高分辨率光学卫星影像平台震颤几何精度影响分析与处理研究综述[J].武汉大学学报(信息科学版).2018
[9].汪思妤,艾明,吴传勇,雷启云,张会平.高分辨率卫星影像提取DEM技术在活动构造定量研究中的应用——以库米什盆地南缘断裂陡坎为例[J].地震地质.2018
[10].魏泽权,熊敏,龙宣霖.基于ARCGIS平台利用高分辨率卫星影像实现耕地质量地球化学调查样点布设优化[J].贵州地质.2018
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