导读:本文包含了地貌信息论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:势能信息熵,流域地貌系统,地貌演化,DEM
地貌信息论文文献综述
姜琼[1]（2019）在《基于DEM的流域地貌系统势能信息熵及其地貌演化意义研究》一文中研究指出黄土高原是地球上分布最集中且面积最大的黄土分布区,同时也是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,其地貌演化过程受多种因素影响,使其演化过程非常复杂。黄土高原流域地貌系统的演化不仅与其地貌形态紧密相关,而且与系统内部物质和能量运移及分布规律紧密联系。然而,以往研究大多集中在黄土高原流域地貌系统的地貌形态、侵蚀和发育过程等方面,很少对流域地貌系统内部的能量运移及其分布规律进行深入研究。为此,本文基于系统论和信息熵的观点和方法,提出了流域地貌势能熵的概念及其计算方法,并利用DEM相关理论和方法对流域地貌系统的地貌演化、系统内部势能空间变化规律等方面进行全面的综合研究与分析。研究成果对揭示黄土高原小流域地貌形成机理及演化发育规律,并进一步揭示黄土高原小流域土壤侵蚀特征及其空间分异格局,指导黄土高原水土保持、生态修复与区域可持续发展和小流域综合治理等,均具有重要理论意义和良好应用前景。本文利用室内模拟黄土高原流域地貌演化得到的九期DEM数据,计算出每期数据的势能信息熵的熵值,并对流域地貌系统的势能信息熵的空间分布及其演化规律进行深入分析和研究,从流域地貌系统的势能变化规律这一独特视角研究黄土高原流域地貌系统的侵蚀演化过程。主要成果和结论如下:(1)基于信息熵和DEM相关理论和方法,提出了流域地貌系统的势能信息熵的概念,并基于DEM剖分原理提出了势能信息熵的计算方法,是对现有地貌研究方法的有益补充和完善,具有重要理论意义。(2)利用室内人工降雨试验条件下黄土地貌演化过程中形成的9期DEM数据,对以侵蚀为主的流域地貌系统演化过程中的势能信息熵变化规律进行研究,结果表明:在该地貌演化过程中,流域地貌系统的势能信息熵呈现出先减小后增加的总体变化特征。与传统的斯特拉勒面积积分曲线相比,势能信息熵能够更加精细地反映出流域地貌系统的地貌侵蚀特征和地貌发育特征。(3)通过对每一期DEM数据中子流域提取,计算出每个子流域系统的势能信息熵值,对流域地貌系统内部势能信息熵的空间分布特征进行研究,结果表明:流域地貌系统内部势能信息熵呈现出在主沟道附近熵值较大,在次级流域附近熵值较小的总体空间分布格局,其空间分布特征具有较明显的主沟道位置指示功能。(4)关于流域地貌系统内部的势能信息熵及高程变化、河流发育情况的研究表明:势能信息熵特征能够较好地反映流域地貌系统在地貌演化过程中的侵蚀特征,并且能够在一定程度上反映河流发育的有序化演化特征。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
丁闪闪[2]（2019）在《张家界地貌光谱特征分析与遥感信息提取方法研究》一文中研究指出张家界石英砂岩峰林地貌是在特定的地质构造运动和外力作用下形成的,为世界所罕见,也是许多学者的关注焦点,但如何从遥感影像中提取张家界地貌信息一直未有较好的方法。本文利用武陵源核心景区的野外实测光谱数据与Landsat8遥感影像数据对张家界地貌进行深入研究,先是对比分析两类数据在光谱曲线空间中的相同或异同特征,再重点分析光谱特征空间中两类地物数据的点群分布状况(聚类结构特征),确定石英砂岩的光谱特征,并采用不同的图像增强处理法对石英砂岩信息进行增强处理,最终利用主成分分析法确定张家界石英砂岩峰林信息提取模型,并利用该模型对武陵源核心景区的张家界地貌信息进行提取,实验证明利用该模型提取的张家界地貌信息更精细。主要研究内容如下:(1)对岩石、植被、水体等研究区内典型地物的光谱反射曲线进行分析研究,结果表明:杉树、马尾松等地物(相同地物)的光谱反射曲线特征相似,岩石、马尾松等地物(不同地物)的光谱反射曲线有明显的区别,这说明相同地物与不同地物在物理意义上是可以识别和区分的。(2)对研究区内不同地层上岩石的实测光谱与遥感影像数据进行对比分析,发现选择OLI4波段和OLI2波段的波段组合,能够确定张家界地貌中的铁化蚀变信息;选择OLI4/5和OLI5/2的波段比值运算能识别出研究区的硅化蚀变信息;并深入剖析大气散射与地物混合对遥感影像数据的影响,并提出了相应的解决办法。(3)利用以上获取的张家界石英砂岩的光谱特征,对研究区遥感图像进行各种目标信息增强处理:利用OLI2、3、4、5、6、7波段之间的简单加减运算(如:OLI(3+4+6)-OLI(2+5+7))来增强遥感图像中的岩石和地形信息;利用比值波段OLI4/2来增强遥感图像的铁化蚀变信息;利用OLI4/5、OLI5/2比值波段来增强图像的硅化蚀变信息;分别对OLI2、4、5、6波段和OLI4、5、6、7波段进行主成分分析来增强铁化蚀变和硅化蚀变信息。最终对不同增强处理后的图像进行主分量分析,建立“张家界地貌信息提取模型”——PC3=-0.421A1+0.432A2-0.815A3-0.051A4-0.102A5+0.12A6。(4)对比分析利用该模型提取的张家界地貌信息与监督分类提取的地貌信息,发现利用该模型提取的张家界石英砂岩峰林信息具有更高的精度和可信度。本文的研究成果对张家界地区旅游资源调查与往后的旅游规划都有着重要的指导意义。为“粗提取-野外验证与采集光谱-精提取”的遥感影像目标信息提取工作地开展提供了方向。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2019-05-01）
喻送霞[3]（2019）在《基于纹理分析的张家界地貌遥感信息提取及分类研究》一文中研究指出由于张家界地貌的独特性,国内外学者对张家界地貌的地貌形态、成因机制、地质构造以及发育现状等研究颇多,基于RS技术提取地貌遥感特征信息的研究较少;随着遥感影像空间分辨率的提高,纹理作为遥感影像的基本组成特征被广泛用于遥感分类。本文以张家界武陵源区为研究区,选取高分一号(GF-1)可见光数据和Sentinel-1SAR微波数据,利用灰度共生矩阵(GLCM)提取并统计两种类型遥感影像中5种地类(峰林、建设用地、水体、植被、农田)的纹理信息,分析张家界地貌(峰林)的纹理特征,选择纹理特征波段与相应多光谱(GF-1)波段组合用以分类研究,利用最大似然法(MLC)获取分类结果,最后通过计算混淆矩阵评价分类精度,进行分类精度研究。结果表明:(1)适用于张家界地貌纹理特征分析的数据类型:通过两种遥感影像(GF-1和SAR)的分析比较,SAR影像所包含的峰林纹理信息更优,且在8种纹理特征中,对比度(Contrast)差值最为明显,SAR(3.7573)>GF-1(1.1626),差值为2.5947。对比度特征与图像的清晰度直接相关,反映出纹理沟纹的深浅程度。这充分表明,采用SAR影像能更好地揭示张家界峰林地貌影像特有的空间纹理结构信息,也为张家界地貌遥感工作数据的选择提供依据。(2)张家界地貌与其他地类的纹理差异:张家界地貌在GF-1影像上突显的是峰林的阴影,与水体在表征上相似,易受水体和植被干扰,纹理特征表现较为均一简单,且色调较深,与其他地类区分明显。在SAR影像上,张家界地貌表现出较为突显的地貌结构,纹理特征表象较完整,受植被干扰性小。峰林的纹理特征在局部和整体上具有一致性,有较强的纹理方向性。(3)应用于分类的纹理特征组合:通过不同地物的纹理特征差异分析,增加特征波段提高分类精度,选取地类区分度较大的纹理特征值,得出武陵源区内不同地类分类的最佳纹理特征波段组合为均值、方差、相异性、熵和相关性。(4)纹理对分类精度的影响:利用混淆矩阵评估纹理加入前后的多光谱影像(GF-1)的分类精度。2 m分辨率下,纹理特征的加入使得分类的总体精度(OA)提高了1.87%,Kappa提高了0.0459;8 m分辨率下,OA提高了0.76%,kappa系数提高了0.026。结果表明利用光谱与纹理特征结合的分类精度高于仅利用光谱特征分类的精度,说明纹理特征与光谱信息结合可以提高遥感影像的分类精度。(5)纹理对不同地物分类精度的影响:基于分类精度结果,分析纹理特征结合前后研究区内不同地类分类精度的变化。2 m分辨率下,5种地类在加入纹理特征后分类精度都有变化,峰林、建设用地、植被和农田分别提高了4.77%、2.66%、2.48%、2.90%,水体的分类精度降低了0.6%。8 m分辨率下,5种地类分类分别提高了4.38%、3.19%、0.58%、1.34%和4.22%。结果表明,纹理特征的加入有利于提高地物分类精度,但其对不同地物类型的影响程度不同。(本文来源于《湖南师范大学》期刊2019-05-01）
罗志东,刘二佳,齐实,姚占军[4]（2019）在《基于优化地貌特征和纹理信息的黄土高原沟缘线提取方法》一文中研究指出沟缘线是黄土高原地区的典型特征线,其提取结果是构建地表空间分布式水土流失过程模型的基础。本文提出了基于优化地貌特征和纹理信息的面向对象沟缘线自动提取方法,即通过构建适宜的地形因子和纹理信息,利用地物的几何结构、地形纹理和相邻像元差异性的关系,采用面向对象多尺度分割技术,基于决策树分类的方法提取沟缘线。选取沟缘线发育典型的黄土高原地区,以1∶10 000的DEM为数据源,确定了最优的分割参数和分类特征。相对于人工识别的沟缘线,该方法提取的结果在4个像元缓冲范围内为90%,绝对误差均值为2～3个像元,最大误差为4～6个像元。通过与基于坡面形态特征及汇水过程特点的提取算法进行对比,可知该方法克服了传统从形态特征出发的自动提取结果出现大量噪声的缺陷,提高了沟缘线提取精度,位置准确性增强,为黄土高原大范围宏观地貌分异研究提供了有效的方法和途径。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年01期）
谢涛,尹前锋,高贺,郭峰,林达明[5]（2019）在《基于地貌信息熵的天山公路冰川泥石流危险性评价》一文中研究指出冰川泥石流广泛分布于我国西部地区,特殊的地貌条件对泥石流的发育有着重要影响。地貌信息熵理论是量化地貌发育阶段的指标,针对冰川地貌条件,探讨了地貌信息熵理论在冰川地貌条件下的应用,并提出了相应的修正系数。选取天山公路沿线13条泥石流沟,基于ArcGIS平台,进行了危险性评价。结果表明,修正后的地貌信息熵值能较好地判断冰川泥石流的危险程度。(本文来源于《冰川冻土》期刊2019年02期）
闫利会,周忠发,黄登红,但雨生[6]（2018）在《基于Landsat 8的喀斯特峰丛洼地地貌信息提取》一文中研究指出通过对喀斯特峰丛洼地的地理形态特征和遥感影像特征的研究,基于归一化植被指数(NDVI)、地表温度(LST)及地形坡度数据等,结合Arc GIS工具的模型构建器(Model Builder)可视化空间建模,建立了"一键式"遥感自动提取峰丛洼地地貌模型。运用分形理论,计算洼地斑块周长—面积关系,分维数和稳定性等指数,揭示峰丛洼地空间结构特征。实验表明:(1)通过运用集成NDVI、LST及坡度数据综合算法,能够有效增强地物图像的特征差异,从而区别峰丛和洼地的影像特征统计值,有利于喀斯特地貌单元阈值自动选取,提取精度为82.32%;(2)研究区洼地斑块周长-面积的关系为y=0.681x-0.002,二者的相关系数R2为0.901 7,周长和面积的分维数D=1.362,表示研究区图斑镶嵌结构较稳定。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年28期）
张子栋,张杰敏,茅剑[7]（2018）在《地貌信息可视化遥感图像准确性提取仿真》一文中研究指出对地貌信息可视化遥感图像的准确性提取,能够有效提高遥感图像的处理质量。对可视化遥感图像的准确性提取,需要对图像边缘进行分割,搜索分割最佳阈值,完成对遥感图像的准确性提取。传统方法依据类矩形的构建图像的相关函数,引入图像的分割算法特定的形状进行分割,但忽略了搜索图像分割最佳阈值,导致提取精度偏低。提出基于混合蛙跳算法改进的OTSU遥感图像边缘可视化分割方法。针对遥感图像的复杂性以及高边缘密度和噪声较明显等特性,利用混合蛙跳算法改进的OTSU分割方法对遥感图像进行分割,引入邻域空间与灰度的相似测量因子,利用混合蛙跳算法对图像分割最佳的阈值进行图像搜索优化,减少图像的计算量,提高收敛的速度,完成地貌信息可视化遥感图像边缘可视化分割。实验结果表明,该方法能有效地提高遥感图像分割的精度。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年03期）
杨鑫,杨武年[8]（2016）在《基于流域地貌信息熵的强震区潜在突发性泥石流危险性评价》一文中研究指出流域地貌信息熵能够反映地质构造活动的强度,可以通过它的值的大小判读潜在突发性泥石流危险性的高低。利用震后无人机拍摄的立体像对,提取震后DEM,采用GIS技术将研究区划分为31个流域单元,计算流域面积和流域高程差,建立面积-高程曲线,利用Python语言编程计算各流域信息熵值,实现泥石流危险性评价。研究结果表明,研究区31条沟中,有3条沟属于潜在突发性泥石流高危险区;12条沟属于较高危险区;13条沟泥石流较低危险区;3条沟属于泥石流低危险区。(本文来源于《第十五届全国数学地质与地学信息学术研讨会论文集》期刊2016-10-21）
刘昶荣[9]（2016）在《百度地图“多栖部队”完成香格里拉全域地貌信息采集》一文中研究指出本报讯（中国青年报·中青在线 刘昶荣）近日，百度地图在云南香格里拉举办采集体验活动。结合香格里拉丰富多样的地貌特征，百度地图首次对外展示了“多栖组合”采集模式。体验活动现场展示了针对不同场景的5种采集设备：采集通用路段的全景采集车、供狭窄路(本文来源于《中国青年报》期刊2016-10-20）
肖清华,晏涵[10]（2016）在《DEM地貌特征分析在“地质信息处理”课程中的应用》一文中研究指出数字高程模型(DEM)是地形特征空间分布的数字定量模型,其最常见的数据表示模型为规则格网GRD模型和不规则叁角网TIN模型。在"地质信息处理"课程中引入数字高程模型,以任务驱动的教学模式组织实施,进行地形地貌的特征分析,绘制彩色等值立体图以及坡向图,增强了学生地质地貌信息提取与分析的能力。(本文来源于《新课程研究(中旬刊)》期刊2016年07期）
地貌信息论文开题报告
（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：
张家界石英砂岩峰林地貌是在特定的地质构造运动和外力作用下形成的,为世界所罕见,也是许多学者的关注焦点,但如何从遥感影像中提取张家界地貌信息一直未有较好的方法。本文利用武陵源核心景区的野外实测光谱数据与Landsat8遥感影像数据对张家界地貌进行深入研究,先是对比分析两类数据在光谱曲线空间中的相同或异同特征,再重点分析光谱特征空间中两类地物数据的点群分布状况(聚类结构特征),确定石英砂岩的光谱特征,并采用不同的图像增强处理法对石英砂岩信息进行增强处理,最终利用主成分分析法确定张家界石英砂岩峰林信息提取模型,并利用该模型对武陵源核心景区的张家界地貌信息进行提取,实验证明利用该模型提取的张家界地貌信息更精细。主要研究内容如下:(1)对岩石、植被、水体等研究区内典型地物的光谱反射曲线进行分析研究,结果表明:杉树、马尾松等地物(相同地物)的光谱反射曲线特征相似,岩石、马尾松等地物(不同地物)的光谱反射曲线有明显的区别,这说明相同地物与不同地物在物理意义上是可以识别和区分的。(2)对研究区内不同地层上岩石的实测光谱与遥感影像数据进行对比分析,发现选择OLI4波段和OLI2波段的波段组合,能够确定张家界地貌中的铁化蚀变信息;选择OLI4/5和OLI5/2的波段比值运算能识别出研究区的硅化蚀变信息;并深入剖析大气散射与地物混合对遥感影像数据的影响,并提出了相应的解决办法。(3)利用以上获取的张家界石英砂岩的光谱特征,对研究区遥感图像进行各种目标信息增强处理:利用OLI2、3、4、5、6、7波段之间的简单加减运算(如:OLI(3+4+6)-OLI(2+5+7))来增强遥感图像中的岩石和地形信息;利用比值波段OLI4/2来增强遥感图像的铁化蚀变信息;利用OLI4/5、OLI5/2比值波段来增强图像的硅化蚀变信息;分别对OLI2、4、5、6波段和OLI4、5、6、7波段进行主成分分析来增强铁化蚀变和硅化蚀变信息。最终对不同增强处理后的图像进行主分量分析,建立“张家界地貌信息提取模型”——PC3=-0.421A1+0.432A2-0.815A3-0.051A4-0.102A5+0.12A6。(4)对比分析利用该模型提取的张家界地貌信息与监督分类提取的地貌信息,发现利用该模型提取的张家界石英砂岩峰林信息具有更高的精度和可信度。本文的研究成果对张家界地区旅游资源调查与往后的旅游规划都有着重要的指导意义。为“粗提取-野外验证与采集光谱-精提取”的遥感影像目标信息提取工作地开展提供了方向。
（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。
地貌信息论文参考文献
[1].姜琼.基于DEM的流域地貌系统势能信息熵及其地貌演化意义研究[D].合肥工业大学.2019
[2].丁闪闪.张家界地貌光谱特征分析与遥感信息提取方法研究[D].湖南师范大学.2019
[3].喻送霞.基于纹理分析的张家界地貌遥感信息提取及分类研究[D].湖南师范大学.2019
[4].罗志东,刘二佳,齐实,姚占军.基于优化地貌特征和纹理信息的黄土高原沟缘线提取方法[J].农业机械学报.2019
[5].谢涛,尹前锋,高贺,郭峰,林达明.基于地貌信息熵的天山公路冰川泥石流危险性评价[J].冰川冻土.2019
[6].闫利会,周忠发,黄登红,但雨生.基于Landsat8的喀斯特峰丛洼地地貌信息提取[J].科学技术与工程.2018
[7].张子栋,张杰敏,茅剑.地貌信息可视化遥感图像准确性提取仿真[J].计算机仿真.2018
[8].杨鑫,杨武年.基于流域地貌信息熵的强震区潜在突发性泥石流危险性评价[C].第十五届全国数学地质与地学信息学术研讨会论文集.2016
[9].刘昶荣.百度地图“多栖部队”完成香格里拉全域地貌信息采集[N].中国青年报.2016
[10].肖清华,晏涵.DEM地貌特征分析在“地质信息处理”课程中的应用[J].新课程研究(中旬刊).2016