一、主成分变换和彩色变换在TM图像信息提取中的应用——以苏州市为例（论文文献综述）
杨振坤[1]（2020）在《基于RS的河套磴口地区土壤盐分反演研究》文中指出黄河流域生态保护和高质量发展于2019年上升至国家战略,黄河流域河套盆地的首要经济来源是农业,而土壤盐碱化是制约当地农业发展的重大问题之一。通过遥感技术,确定土壤含盐量,结合沉积相与土地利用现状,分析影响土壤盐分及其分布的因素。该研究可以为相关部门的土壤治理提供一定的参考。本文以黄河磴口地区为研究区,实地取样分析土壤盐分的含量,择优选取模型,借助Matlab构建神经网络,反演得到研究区土壤盐分含量;结合遥感解译土地利用现状,分析土壤盐分分布规律。取得的主要认识和成果如下:（1）优选模型,进行研究区土壤盐分反演。经数据对比得到BP神经网络在研究区拟合效果较好。运用经多视、滤波、校正等预处理之后的Sentinel-1A雷达数据,建立2-7-1的BP神经网络模型,经与样本点对比,均方根误差RMSE=0.7538,R2=0.7357,拟合效果较好,可用于全区盐分反演。（2）采用初步分类加专项解译的方法,对河套磴口地区土地利用现状进行解译。采用随机森林的机器学习算法,对研究区各类沉积物以及地表覆盖物单元进行监督分类,结合特定沉积物的光谱特征对冲洪积扇、古河道等进行专项解译,得到土地利用现状。研究区地表人为改造及盐碱化严重。（3）结合沉积相、土地利用现状综合分析了土壤盐分分布空间规律。冲积平原的土壤盐分聚集在牛轭湖亚相、天然堤微相及河漫滩相中;在高差较明显的山地中,土壤盐分聚集于山谷的沟壑及低洼地带。（4）根据盐分分布规律及影响因素的研究,初步提出了防治盐碱化的措施,科学灌溉措施可有效降低盐碱化程度,大水漫灌致使村镇周边农田次生盐碱化现象严重。通过对磴口地区土壤含盐量的反演及综合研究,分析了土壤含盐量的影响因素及其空间差异性,可为相关部门进行土地治理及规划提供参考,具有一定的实践意义。
曹卓冰[2]（2020）在《金汤孔玉自然保护区小熊猫栖息地遥感监测与评估》文中提出小熊猫（Red Panda）,一种特产于喜马拉雅—横断山脉的珍稀动物,在我国被列为二级保护动物。自第三次全国大熊猫调查在康定市捧塔乡发现小熊猫痕迹后,金汤孔玉自然保护被划定为大熊猫、小熊猫潜在栖息地,2018年对保护区植被资源调查时发现小熊猫。为了更近一步了解小熊猫及其生境在该区内的生态状况,利用遥感技术实现对研究区地表覆盖类型动态变化监测和生态环境评估。保护区建立于1995年,文中选用1994年Landsat5 TM、2005年Landsat5TM、2016年Landsat8 OLI三期影像,不仅能反映地表信息的动态变化,还能增加人类正向干预对生态环境影响的对比性。（1）遥感影像FLAASH大气校正能有效消除大气中水汽、颗粒等对辐射亮度的影响。主成分分析、纹理分析、缨帽变换处理后的遥感影像,图像质量和地类信息增强,有利于提高地类判读精度。为了避免灌丛对林地细分造成影响,一次分类针对整幅影像,将地表覆盖类型分为林地、灌丛、草丛、高山流石滩、冰川积雪和水体;提取林地建立掩膜文件,将多光谱影像波段与主成分分析一、二、三主成分以及纹理信息相结合,林地二次分类为针叶林、阔叶林和针阔混交林。（2）统计三期影像地表覆盖类型的面积、像元个数、占总面积比例,可知林地状态得到极大改善,2016年相比1994年林地面积增加1993.32 hm2。对1994和2005两期地表覆盖类型图变化检测分析,得到各地类之间的转移频数,观察可知植被演替主要为灌丛向针阔混交林转化,各类林地有部分互相转化。通过转移频数矩阵计算1994-2005转移概率,以2005年地表覆盖类型状态为初始量,根据马尔可夫预测模型对2016年、2027年的植被类型状态预测。（3）对各期遥感影像计算归一化植被指数,基于像元二分模型估算植被覆盖度,根据研究区实际情况,植被覆盖度≤10%视为非植被区,地表覆盖类型为冰川积雪和水体,10%～30%为低植被覆盖,30%～50%是中低植被覆盖,中植被覆盖为50%～60%,≥60%的则为高植被覆盖,其中高植被覆盖均超过72%,说明研究区植被覆盖良好。根据邛崃山系小熊猫生境选择众多研究总结,文中选取植被类型、气候、地形叠加,初步判定研究区内小熊猫主要活动范围为野牛沟、沿大渡河一侧3000m左右的林区。对中低分辨率影像图像增强处理确实可以提高地物分类精度。植被覆盖度作为生态环境评价指标对研究区生境环境评价,2016年评价等级为优的面积有5591.3 hm2,较1994年增加1918.1 hm2。（4）植被覆盖度、植被类型变化以及研究区生态环境评价结果,均可得知保护区的建立,有利于改善生态环境质量,保护物种多样性。基于遥感影像的多时相变化检测技术,通过对地表信息变化分析,探究变化原因,为更好保护小熊猫及其栖息地生态环境提供科学依据。
杜敏[3]（2019）在《基于RS与GIS技术的震后公路泥石流危险性评价 ——以G213线汶川-茂县段为例》文中提出汶川地震后,高烈度震区泥石流灾害频发,严重威胁居民生命安全、制约工程建设和阻碍经济发展。公路作为抗灾救灾以及震后重建的“生命线”,在强降雨等极端天气的影响下,极易受到震后泥石流的危害,严重影响公路安全与运营。针对震区公路沿线进行震后泥石流危险性评价,揭示震后泥石流形成与分布规律,不仅是工程规划建设与山地灾害防治的重要内容,更是泥石流研究领域中相对薄弱的环节。本文以G213线（汶川-茂县段）沿线为研究区域,通过资料收集、处理与分析,总结研究区震后泥石流形成条件、致灾机理与影响因素;通过时序遥感影像处理与分析,建立遥感判识标志,实现泥石流物源信息提取;利用GIS强大的空间分析功能探寻震后泥石流活动规律;计算频次与物源量,改进流量计算方法;在此基础上构建评价指标体系,采用子流域评价单元,灰色关联分析法与影响因素叠加法相结合进行震后泥石流危险性区划制图与评价分析。本文主要成果与结论如下:（1）通过地质灾害资料与影像特征分析建立遥感判识标志,以各地物光谱特征构建决策树模型实现2008-2018年的泥石流物源信息提取。利用泥石流物源信息进行空间分析与统计,得出在高程<3000m、坡度为10°-60°、距构造<2000m、距水系<500m、岩性为较软岩、植被破坏严重的地区,诱发震后泥石流的可能性较大。（2）根据遥感提取泥石流物源信息的演化规律提取泥石流频次,以物源面积与厚度的关系模型计算泥石流物源量,通过线性拟合修正了流量计算公式。采用灰色关联分析法计算各指标权重,最终计算震后泥石流危险性指数的范围为[1.134,3.289]。（3）基于震后泥石流危险性指数将研究区划分为极低（Ⅰ）、低（Ⅱ）、中（Ⅲ）、高（Ⅳ）和极高（Ⅴ）5个危险区。结果表明中度危险以上的泥石流沟共有86条,面积为1557.69km2,分别占总数与总面积的71.1%与73.9%;G213公路沿线泥石流沟有41条处于中度以上危险区,共占沿线总数的95.6%。区域总体潜在危险性较大,评价结果可为震后泥石流动态监测、灾害评估、防灾减灾以及保障G213线（汶川-茂县段）安全运营与有效管理提供依据与支撑。
来周翔[4]（2019）在《基于稳健线性回归的森林地类变化遥感监测》文中认为森林资源动态监测是森林资源管理的核心内容,是实现森林面积蓄积双增目标的重要信息支撑。我国已经初步建立了覆盖大陆地区和海南岛等区域的全国林地一张图,每年进行蓄积和林地数据更新。数据更新的一项重要工作是每年一次的全国性的林地变更调查。这项调查依托遥感图像计算机自动识别、人工解释和实地调查完成。随着遥感数据的不断丰富以及计算机技术的不断进步,计算机自动识别技术在变化监测中的应用变得越来越重要。在前后期的遥感数据中,没明显变化的占多数,发生明显变化的占少数,从统计学上说,变化的数据相当于“异常数据”。所以变化监测的核心是监测这些异常数据。稳健回归是监测异常值的一种重要方法。本文将稳健线性回归技术应用到森林地类的变化监测,以浙江省杭州市临安区为例,主要基于3个部分对森林地类进行变化监测:采用不处理、主成分变换、典型相关变换等3种方法进行数据预处理对比分析。在数据预处理基础上用稳健线性回归、普通最小二乘回归和差值等3种方法提取变化信息。将提取的变化信息作为特征变量,用二项逻辑回归、多元线性回归、支持向量机和BP神经网络等4种监督分类算法将前后期的地类分成变化和不变化两类,最终获得森林地类变化情况。结果表明,相较于普通最小二乘法,稳健线性回归在异常数据存在的情况下估计回归参数有更好的稳健性。稳健线性回归对数据预处理方法不敏感,普通最小二乘回归次之,图像差值法最敏感,尤其对于主成分变换的数据。基于稳健线性回归的12种结果的平均总精度、平均用户精度、平均生产者精度和平均Kappa系数均高于普通最小二乘回归和图像差值,平均总体精度和Kappa系数达到了98.65%和0.972。数据预处理方法中,典型相关变换对提高森林地类变化监测精度有一定帮助。4种判别方法中,二项逻辑回归的9种结果的平均精度最高,支持向量机最稳定,BP神经网络精度与支持向量机接近,多元线性回归表现最差。
陈东磊[5]（2019）在《基于Sentinel-2数据的植被覆盖区蚀变信息提取方法研究 ——以内蒙古黄岗梁地区为例》文中提出少量的基于植被覆盖区的蚀变信息提取方法大多依赖于先验知识,即实测光谱数据或地球化学等数据。在缺少这些数据的情况下,人们往往采用掩膜法或者混合像元分解法来进行植被等干扰因素的去除或抑制。掩膜法在去除植被的同时,往往也掩盖掉高植被边界上或中低植被内部可能存在的蚀变信息;部分约束最小二乘混合像元分解法往往只对端元的丰度值总和为1进行限定,并没有限定端元丰度值的范围（01）,因此该方法在混合像元分解的过程中产生无实际物理意义的负值,从而影响蚀变信息提取的精度。为此本文引入完全约束最小二乘混合像元分解的方法,严格限定以上的两个条件。同时,Sentinel-2数据作为新型的数据源,人们对于其在地质信息提取上的研究相对较少。因此本文以内蒙古黄岗梁的植被覆盖区为例,采用Sentinel-2数据,同时运用掩膜法以及完全约束最小二乘混合像元分解法来提取该地区的铁染蚀变信息,并利用该地区岩性控矿的特点,结合已知金属矿（化）点、褐铁矿化点以及构造信息,综合评价分析两种方法的铁染蚀变信息提取效果,并取得如下成果:（1）根据研究区构造控矿的特点,本文利用SPOT7数据,通过三维地貌增强及不同的滤波方法增强并解译了研究区的构造信息,为后续蚀变信息的综合分析奠定了基础。（2）引入完全约束最小二乘算法,在限定端元丰度值总和为1的条件下,同时限定端元丰度值范围,并从定性及定量的角度,比较分析了部分约束以及完全约束最小二乘算法,结果表明完全约束最小二乘算法精度更高。（3）分别采用掩膜法以及完全约束最小二乘混合像元法进行植被等干扰因素的去除,并根据铁染蚀变矿物的波谱特征,利用特定的主成分分析法提取铁染蚀变信息,最后采用C-A分形方法进行蚀变异常分级。（4）综合叠加构造、研究区已知金属矿（化）点、褐铁矿化点以及铁染蚀变异常信息,从整体、局部上比较并分析掩膜法以及完全约束最小二乘混合像元分解所提取的异常信息,及其与构造、金属矿（化）点、褐铁矿化点的分布关系,结果表明混合像元分解法提取的铁染蚀变信息,不但与构造及金属矿（化）点联系更加密切,而且与已知的褐铁矿化点位置吻合率更高。同时完全约束最小二乘混合像元分解法能更好地提取中低植被覆盖区内及高植被覆盖区边界上的蚀变信息。
杨蕙宇[6]（2019）在《顾及特征类型和特征选择的面向对象森林分类方法对比研究》文中进行了进一步梳理森林类型的分类提取是森林资源监测体系中的基础与关键环节,高效、准确、精细地实现森林类型分类对于掌握森林资源现状、提高森林经营水平,促进林业可持续发展具有重要意义。遥感技术因其宽范围、高时效和低成本的优势,在森林分类与面积提取方面得到广泛应用。然而,目前在森林类型分类提取研究中仍然存在对我国新数据源关注不足、分类精细程度不够、特征类型选取不全面、信息挖掘不充分等问题。针对以上不足,本研究基于高分一号（GF-1 WFV）遥感数据,结合面向对象的影像分析方法和CART决策树、支持向量机、随机森林三种分类器,探索不同特征类型、不同特征选择方法对不同分类器分类精度的影响,通过优化分类方法与分类策略选取最优结果实现德清县的森林精细分类。主要研究内容与结论如下:（1）针对面向对象的多尺度分割参数展开研究。通过最佳因子指数法（OIF,Optimum Index Factor）确定波段权重,并结合多次分割试验与ESP尺度评价工具来获取最优尺度参数,结果表明,当分割尺度、形状因子、紧致度因子分别设置为78、0.1、0.5时分割效果最好;结合OIF波段选择方法与ESP工具能够有效地实现分割参数的选择,优化分割效果,对进一步的分类研究具有重要意义。（2）基于CART决策树、支持向量机与随机森林三种分类方法,将多时相特征、光谱波段特征、专题指数特征、纹理特征、颜色特征、形状特征和地形特征等不同特征类型进行组合并设置8组特征组合方案,来探究不同分类方法下,不同特征类型的加入对于分类总体精度和单一地类精度的影响,分析不同特征类型对森林分类的重要程度,并比较三种分类方法的分类性能。结果表明:1)在所有特征组合下,三种分类方法的总体精度均表现为随机森林分类大于支持向量机分类远大于CART决策树分类,并且随机森林分类方法对森林类型的识别能力更好。2)对于三种分类方法,多时相特征、光谱波段特征、专题指数特征、HIS颜色特征和地形特征均能够有效地提高分类总体精度,其中多时相特征对于分类总体精度的提高最为显着。纹理特征与形状特征的加入并不能提高分类精度。3)不同特征类型对于不同分类器的影响情况不同,在实际应用中,应该结合具体情况来进行特征类型的选取。（3）采用基于随机森林特征重要性的特征选择和基于Boruta算法的特征选择方法并结合上述三种分类方法进行森林分类,得到以下几点结论:1)不同类型特征与不同时相特征对于森林分类的重要程度不同。各特征类型的重要程度依次为:颜色特征>地形特征>光谱波段特征>指数特征>纹理特征>形状特征;各时相的重要程度依次为:8月>12月>2月>10月。2)从特征选择前后精度变化来看,特征选择对于CART决策树分类精度的提高最为有效,支持向量机次之,随机森林分类精度受特征选择影响最小;此外,支持向量机分类器对于特征数量的变化最为敏感,而随机森林分类方法表现出更好的稳定性。3)对于三种分类方法,综合多种类型特征和特征选择均能够有效提升森林分类精度。与基于Boruta算法的特征选择方法相比,基于随机森林重要性的特征选择方法对于分类效率和分类精度的提升更为显着。（4）通过比较不同分类策略与不同分类方法分类结果的精度,发现以随机森林为分类方法,综合所有特征类型并以随机森林特征重要性为特征选择方法进行森林分类时,分类精度最高,总体精度与Kappa系数分别为88.75%和0.8694。与二类调查数据相比,森林总面积提取精度达到98.63%,且大多数森林类型精度均高于80%,表明该方法的有效性。
张睎伟[7]（2019）在《面向对象的Landsat8遥感影像沙漠化土地分类研究》文中提出土地沙漠化是近几百年人与自然不协调发展造成的,为监测沙漠化变化进而防治沙漠化,以宁夏中卫市沙坡头区为重点研究区域,提出一种基于CART决策树分类、面向对象的沙漠化土地提取算法,通过理论分析、实验研究进而提出四种提高分类精度的途径,优化了沙地提取特征信息,实现了沙漠化土地分类及信息提取。遥感数据具有高空间、高光谱、高时间分辨率等特性,在众多沙漠化定义和沙漠化划分等级中,结合研究区情况,参照2004年国家林业局发布的《全国荒漠化和沙漠化监测技术规定》,探讨了第八代遥感卫星Landsat8中高空间分辨率、适中时间分辨率对于沙漠化土地信息的适应性,选择中卫沙坡头地区的遥感数据,对其进行大气校正、气溶胶反演等预处理.在训练CART决策树规则的过程中,首先,根据沙漠化指征因子及前人研究成果,选取了关于提取沙漠化土地信息的24个光谱、自定义、纹理和坡度四类特征,通过修正MSAVI和SDI两个特征的计算方法,实现了所有对象的反演。然后通过面向对象的思想,采用多尺度分割和光谱差异分割算法对遥感影像进行分割得到对象层面的数据,避免了同物异谱和同谱异物产生的“椒盐现象”;进而从影像中选取足量具有代表性和完备性的样本点;最后将所选特征和样本点输入CART决策树训练器,生成分类规则树。采用面向对象的思想和CART决策树分类方法,训练学习到18个用于沙漠化分类提取的特征,依此规则树在遥感图像中进行沙漠化分类实验,利用混淆矩阵对结果进行研究分析,总体分类精度为82.3%,Kappa系数为0.796,表明本文算法能够有效的提取沙漠化信息。为提高分类精度,分别提出了多源遥感影像融合、选择合适分割尺度、多特征参与提取、选择合适分类器四类改进方法。通过本文研究,得到以下结论:Landsat8数据是适用于沙漠化信息提取应用的遥感影像数据;提取沙漠化土地的分类结果较高,具有实际应用价值;通过融合多数据源、优化分割尺度、多特征参与、选择优秀的分类器可以提高分类精度;沙漠化土地多分布在沙坡头区黄河以北,黄河以南少有轻度沙漠化土地覆盖,沙漠化过程是由极重度向轻度逐渐向外变化的。
许帅帅[8]（2019）在《东昆仑银石山地区遥感地质解译及矿化蚀变信息提取》文中研究表明研究区位于昆仑地块与巴颜喀拉板块的接合地带,区域内矿产资源比较丰富。研究区处于高海拔艰险区,区域内自然环境十分恶劣,交通条件十分滞后,很多地方难以涉足,导致大比例尺的基础地质调查工作和资源开发利用程度相对比较薄弱,而这些不利因素同样给1:5万区域地质调查工作带来了极大的不便。本次工作在对国内外研究现状充分了解的基础上,充分发挥遥感技术在艰险区的优势。基于遥感影像及影像处理的相关软件,本次研究工作综合利用多种遥感影像,充分发挥不同影像的优势,并结合野外验证,提取了研究区的地层、构造和矿化蚀变信息,有效地提高了野外地质调查工作的效率和地质信息提取的精度和准确性。在充分了解区域地质数据的基础上,本研究依赖于遥感地质理论,并使用Landsat7、ASTER和SPOT6卫星图像,在研究区进行了遥感地质解译和矿化蚀变信息提取工作:（1）对获取的研究区原始遥感影像数据进行几何校正、辐射校正、图像融合、图像镶嵌等处理后,得到了研究区相应范围内的遥感影像底图。以SPOT6影像为主,Landsat7影像为辅,对影像进行图像增强处理,然后选取最佳波段组合,基于目视解译,对研究区内的填图单位作了精细地层划分,厘定了2个群级、5个组级、5个段级填图单位,并且绘制出了研究区1:5万遥感地质解译草图。（2）结合研究区矿产相关的地质资料,依据蚀变矿物的光谱特性,以ASTER数据为数据源,在去除蚀变信息的干扰因素的基础上,对ASTER1、2、3、4和ASTER1、3、4、8波段组合采用主成分分析门限法,分别来提取铁染和羟基蚀变异常信息,然后对提取的结果进行密度分割、中值滤波等处理,并且基于标准差,设定阈值,划分了蚀变信息的等级。（3）对研究区地层、构造、矿化蚀变信息进行了野外验证,并且对比室内解译工作和室外踏勘工作中的出入点,综合分析研究后对室内解译成果进行了修改。研究区提取的矿化蚀变信息与野外验证结果有较好的耦合性,证明了遥感技术在矿化蚀变信息提取的可行性,为研究区下一步的找矿工作提供了一定的指导作用。
花锦溪[9]（2017）在《基于MODIS时间序列的松嫩平原盐碱地动态变化研究》文中指出土壤盐碱化是一种严重的土地退化现象。土壤盐碱化破坏了生态平衡,导致大面积荒漠形成和土地生产力衰退甚至丧失,且直接影响当地畜牧业发展,农业生产条件恶化,严重影响和制约了区域农业和经济的发展。而松嫩平原已经成为世界三大苏打盐碱化土壤分布区之一,盐碱土总面积占平原面积的19.4%。土壤盐碱化问题十分突出,也是农牧业发展的重要障碍因素。因此,对该区域土壤盐碱化状况的监测迫在眉睫。本文以松嫩平原为研究对象,以2001、2008、2015年期间的MOD13Q1为数据源,提取归一化植被指数（NDVI）、蓝光波段（B）、红光波段（R）、近红外波段（NIR）、中红外波段（MIR）。利用TIMESAT软件对NDVI时间序列数据应用高斯函数拟合并获取十一个物候参数（Phenology,PH）,包括:植被生长季开始期（SOS）、生长季结束期（EOS）、生长季长度（LOS）、基值（BOS）、生长季中值（TOMS）、生长季NDVI峰值（POS）、NDVI时序曲线振幅（AOS）、NDVI时序曲线左导数（ROG）、NDVI时序曲线右导数（ROS）、NDVI时序曲线小积分（GSG）、NDVI时序曲线大积分（NSG）。利用ENVI软件有效综合多时相光谱信息,光谱统计特征包括年平均值（MEAN）、最大值（MAX）和最小值（MIN）。结合2015年左右的Landsat8 OLI影像及2015年4月上旬盐碱土实地采样数据选取研究区七种主要土地覆盖类型（耕地1、耕地2、林地、草地、沼泽、水域、建筑用地）以及轻度、中度、重度盐碱土样本。以盐碱土表面光谱反射率及植被物候参数作为分类变量,应用分类回归树（Classification And Regression Tree,CART）方法确定像素归属类别,比较光谱、物候及两者相结合特征对盐碱地的分类效果,得到2015年盐碱地分布状况。并将此分类方法应用于2001、2008年盐碱地信息提取中,得到近15年来松嫩平原盐碱地分布状况,从而研究其实时动态变化过程。研究结果表明:（1）不同盐碱化程度土壤中植被物候特征存在差异,表明物候信息在一定程度上对盐碱化程度有指示作用。（2）经过不同时间序列特征组合分类对比可知,盐碱地分类精度的关系为:光谱+物候>光谱>物候。单一光谱反射率对盐碱地的分类效果优于物候参数,物候特征的引入大大提高了单一光谱特征对盐碱地的分类精度,尤其是对于盐碱化程度较高的中度、重度盐碱土分类精度有明显提高。而轻度盐碱土分类精度不高,主要是由于其容易与部分低产田混分。（3）根据分类统计结果,盐碱地主要分布于平原西南部。近15年间中度盐碱地迁移距离最远,轻度、重度盐碱地迁移距离较短;盐碱地重心整体朝着西南方向迁移。土壤盐碱化总体上呈现好转趋势,各类盐碱地面积显着减少,盐碱地减少总面积为15724.38km2,减少速度为1048.29 km2/a。研究区内盐碱程度减轻,且20002008年间好转速度较快,是盐碱地恢复最主要、最关键的时段。由于盐碱化程度较重的区域改良较为困难,此区域盐碱地面积相对变化率小于全区域,盐碱地变化速度相对较慢。
游报捷[10]（2017）在《多源遥感信息在琼东北活动断裂研究中的应用》文中指出地震的发生与活动断裂的分布有着极其密切的关系,而遥感图像不仅从宏观上展示活动断裂及其它活动构造的影像全貌,还能直观地显示断裂活动的信息,为分析活动断裂与地震之间的关系提供重要的参考。而雷琼地区就是活动断裂发育地区,第四纪火山活动强烈,1605年发生在琼州的7.5级地震是华南地区为数不多的大地震之一,而该地震两条控震断裂就位于琼东北地区。可见,本文研究区具有发生强烈地震的地质构造背景,所以利用遥感数据来提取琼东北地区的活动断裂有着重要的意义。除了在琼北地区分布较广的几条大断裂外,琼东北其他小型断裂的展布情况及其活动性质有待进一步探明。研究区第四纪松散沉积物覆盖严重,整体海拔较低,植被茂盛,地表水系发达,活动断裂多隐伏发育,人眼无法从单纯的地物色彩中识别断裂踪迹。因此通过高空间分辨率的遥感影像来对研究区微地貌的识别也面临这阻碍,此时,高光谱分辨率的影像更能发挥作用,通过反复试验选取最有效的图像增强处理方法,扩大不同地层与地物之间的差别,提取隐伏弱异常信息,识别活动断裂的具体分布位置。本文以TM、ETM+、OLI、SPOT6和ASTER GDEM2等为主要数据源,在进行数据预处理基础上,通过对遥感数据进行彩色合成、主成分分析、缨帽变换、波段比值等多种图像增强处理,以获得最有效的断裂影像特征;其次在综合分析活动断裂在遥感影像上的地质地貌特征的基础上,结合已有的研究成果,建立活动断裂的解译标志,厘定活动断裂的空间分布,采用野外地质地貌调查、地球物理探测、钻孔联孔剖面等方法进行验证,以获取活动断裂的几何形态以及运动特征。研究区活动断裂主要通过色调、地形地貌、土壤植被以及水系展布等解译标志获得,经过遥感解译与野外验证,初步确定的琼东北地区主要活动断裂的空间展布与断裂的性质。北北西向与近东西向的断裂构成了琼东北的主要构造格局,且都为上盘下降,下盘上升的正断层。近东西向光村-铺前断裂与北北西向铺前-清澜断裂为研究区主要活动断裂,最新活动时代为全新世;其余断裂在第四纪期间均发生过断裂活动。
二、主成分变换和彩色变换在TM图像信息提取中的应用——以苏州市为例（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、主成分变换和彩色变换在TM图像信息提取中的应用——以苏州市为例（论文提纲范文）
（1）基于RS的河套磴口地区土壤盐分反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究现状 |
| 1.1.1 选题背景及项目依托 |
| 1.1.2 土壤盐碱化及其反演研究现状 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容及方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 完成工作量 |
| 2 自然地理及区域地质概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 区域地质概况 |
| 2.2.1 区域地层概况 |
| 2.2.2 区域构造概况 |
| 3 数据源的选择及数字图像预处理 |
| 3.1 数据源的选择 |
| 3.2 数字图像处理 |
| 3.2.1 雷达影像处理 |
| 3.2.2 光学影像处理 |
| 4 土壤盐分反演 |
| 4.1 采样及数据导入 |
| 4.1.1 野外实地采样 |
| 4.1.2 提取采样数据后向散射系数 |
| 4.2 选择盐分反演方法 |
| 4.2.1 多元线性回归模型 |
| 4.2.2 二次多项式逐步回归模型 |
| 4.2.3 BP神经网络模型 |
| 4.2.4 分析对比 |
| 4.3 构建盐分反演模型 |
| 5 研究区遥感地质解译及土地利用解译 |
| 5.1 基于Google Earth Engine平台的基础分类 |
| 5.1.1 研究区分类流程 |
| 5.1.2 随机森林算法 |
| 5.1.3 部分流程代码实现展示 |
| 5.1.4 分类成图 |
| 5.2 地质解译 |
| 5.3 土地利用解译 |
| 6 土壤盐分与沉积相及土地利用关系探讨 |
| 6.1 地形对土壤盐分的影响 |
| 6.2 土地利用对土壤盐分的影响 |
| 6.3 沉积相对土壤盐分的影响 |
| 7 结论及讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表 1：土壤样品全盐量 |
（2）金汤孔玉自然保护区小熊猫栖息地遥感监测与评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 气候 |
| 2.4 植被资源 |
| 第3章 数据处理 |
| 3.1 数据获取 |
| 3.1.1 遥感数据收集 |
| 3.1.2 其他数据收集 |
| 3.2 野外调查 |
| 3.3 遥感影像数据预处理 |
| 3.3.1 图像裁剪 |
| 3.3.2 辐射校正 |
| 3.4 图像增强 |
| 3.4.1 主成分分析 |
| 3.4.2 纹理分析 |
| 3.4.3 缨帽变换 |
| 3.5 植被覆盖度 |
| 3.5.1 NDVI计算 |
| 3.5.2 植被覆盖度估算 |
| 3.6 特征集建立 |
| 3.7 地表覆盖类型分类 |
| 3.7.1 一级地物分类 |
| 3.7.2 林地的二级分类 |
| 3.8 DEM数据处理 |
| 3.9 气候数据处理 |
| 3.9.1 ANUSPLIN插值方法介绍 |
| 3.9.2 研究区气候数据插值 |
| 第4章 研究区小熊猫生境状况及分析 |
| 4.1 研究区植被类型变化分析 |
| 4.2 基于马尔可夫模型的植被类型预测 |
| 4.2.1 马尔可夫模型 |
| 4.2.2 构建转移概率矩阵 |
| 4.2.3 植被类型预测 |
| 4.3 研究区地形因子 |
| 4.3.1 海拔 |
| 4.3.2 坡度 |
| 4.3.3 坡向 |
| 4.4 研究区气候 |
| 4.4.1 气温 |
| 4.4.2 降水 |
| 第5章 生态环境评价 |
| 5.1 生态环境评价因子归一化 |
| 5.1.1 植被覆盖度归一化 |
| 5.1.2 土壤指数归一化 |
| 5.1.3 坡度归一化 |
| 5.2 生态环境质量评价 |
| 5.2.1 生态环境评价模型 |
| 5.2.2 评价结果分析 |
| 5.3 生态保护和恢复建议 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| 附录 |
（3）基于RS与GIS技术的震后公路泥石流危险性评价 ——以G213线汶川-茂县段为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.1.1 现实需求 |
| 1.1.2 科学意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 泥石流特性研究 |
| 1.2.2 泥石流危险性评价 |
| 1.2.3 泥石流危险性评价中的RS与GIS技术 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 数据获取与处理 |
| 2.1 数据类型与来源 |
| 2.1.1 基础空间信息 |
| 2.1.2 遥感影像数据 |
| 2.2 DEM数据处理 |
| 2.2.1 计算坡度 |
| 2.2.2 提取沟谷网络 |
| 2.2.3 划分评价单元 |
| 2.3 遥感影像处理 |
| 2.3.1 预处理 |
| 2.3.2 图像增强 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 泥石流物源信息提取 |
| 3.1 泥石流物源信息遥感判识 |
| 3.1.1 崩塌 |
| 3.1.2 滑坡 |
| 3.1.3 泥石流 |
| 3.2 泥石流物源信息提取 |
| 3.2.1 原理与方法 |
| 3.2.2 光谱特征分析 |
| 3.2.3 建立决策树模型 |
| 3.3 精度验证与结果分析 |
| 3.3.1 精度分析 |
| 3.3.2 结果分析 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 震后泥石流活动规律 |
| 4.1 研究区概况 |
| 4.1.1 自然条件 |
| 4.1.2 人类活动 |
| 4.1.3 地质灾害 |
| 4.2 震后泥石流形成条件 |
| 4.2.1 形成条件 |
| 4.2.2 致灾机理 |
| 4.2.3 影响因素 |
| 4.3 震后泥石流活动特征 |
| 4.3.1 地形地貌 |
| 4.3.2 地质构造 |
| 4.3.3 水系网络 |
| 4.3.4 土地利用 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 震后泥石流危险性评价 |
| 5.1 评价原理与方法 |
| 5.1.1 评价原理 |
| 5.1.2 评价方法 |
| 5.2 评价指标体系 |
| 5.2.1 评价指标 |
| 5.2.2 关键指标处理 |
| 5.2.3 构建评价指标体系 |
| 5.3 危险性评价 |
| 5.3.1 危险度计算 |
| 5.3.2 评价结果与分析 |
| 5.4 小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研项目、论文成果及奖励 |
（4）基于稳健线性回归的森林地类变化遥感监测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 遥感变化监测研究现状 |
| 1.2.2 稳健线性回归在森林地类变化监测方面的研究现状 |
| 1.3 研究内容与数据 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.3.3 论文框架 |
| 2 研究区概况与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候概况 |
| 2.1.3 植被覆盖状况 |
| 2.1.4 地形地貌 |
| 2.2 数据 |
| 2.2.1 遥感数据 |
| 2.2.2 样点数据 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 遥感图像预处理 |
| 3.1.1 主成分变换 |
| 3.1.2 典型相关变换 |
| 3.2 变化信息提取方法 |
| 3.2.1 图像差值 |
| 3.2.2 普通最小二乘回归 |
| 3.2.3 稳健线性回归 |
| 3.3 变化判别模型 |
| 3.3.1 二项逻辑回归 |
| 3.3.2 多元线性回归 |
| 3.3.3 支持向量机SVM |
| 3.3.4 BP神经网络 |
| 4 结果分析 |
| 4.1 变化监测结果比较 |
| 4.1.1 稳健线性回归和最小二乘回归比较 |
| 4.2 判别精度比较 |
| 4.2.1 总体判别精度比较 |
| 4.2.2 按数据预处理方法比较 |
| 4.2.3 按变化信息提取方法比较 |
| 4.2.4 按变化判别方法比较 |
| 4.3 变化监测结果图像比较 |
| 4.3.1 整体比较 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 创新 |
| 参考文献 |
| 附录1 各方法混淆矩阵 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（5）基于Sentinel-2数据的植被覆盖区蚀变信息提取方法研究 ——以内蒙古黄岗梁地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植被覆盖区蚀变信息提取研究现状 |
| 1.2.2 Sentinel-2数据地质应用现状 |
| 1.2.3 存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究目标 |
| 1.5 创新点 |
| 1.6 论文的组织结构 |
| 2 研究区概况及数据预处理 |
| 2.1 研究区自然地理概况 |
| 2.2 研究区地质概况 |
| 2.2.1 研究区地层 |
| 2.2.2 研究区岩浆岩 |
| 2.2.3 研究区构造 |
| 2.3 前人工作程度 |
| 2.4 数据预处理 |
| 2.4.1 遥感数据源分析 |
| 2.4.2 遥感影像预处理 |
| 3 遥感构造解译 |
| 3.1 研究区构造格架 |
| 3.2 断裂构造解译标志 |
| 3.3 线性构造增强 |
| 3.4 断裂构造解译 |
| 4 最小二乘混合像元分解 |
| 4.1 端元的选取 |
| 4.1.1 最小噪声分离(MNF)变换 |
| 4.1.2 端元波谱提取 |
| 4.2 部分约束最小二乘算法 |
| 4.3 完全约束最小二乘算法 |
| 4.4 精度评价 |
| 4.4.1 定性对比分析 |
| 4.4.2 定量对比分析 |
| 5 铁染蚀变信息提取 |
| 5.1 密度-面积(C-A)分形理论 |
| 5.2 掩膜法 |
| 5.2.1 干扰信息的去除 |
| 5.2.2 铁染蚀变信息的提取 |
| 5.2.3 C-A分形方法蚀变异常分级 |
| 5.3 完全约束最小二乘混合像元分解法 |
| 5.3.1 干扰信息的去除 |
| 5.3.2 铁染蚀变信息的提取 |
| 5.3.3 C-A分形方法蚀变异常分级 |
| 5.4 提取结果评价及分析 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 (作者简介) |
（6）顾及特征类型和特征选择的面向对象森林分类方法对比研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林精细分类研究现状 |
| 1.2.2 森林分类特征研究现状 |
| 1.2.3 特征选择研究现状 |
| 1.3 研究选题与方案 |
| 1.3.1 研究选题与研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 总体技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 研究区与数据准备 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 自然环境 |
| 2.1.3 森林资源 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 GF-1遥感数据 |
| 2.2.2 辅助数据 |
| 2.2.3 样本数据及分类体系 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 面向对象的影像分割与特征提取 |
| 3.1 影像分割 |
| 3.1.1 多尺度分割 |
| 3.1.2 波段权重的确定 |
| 3.1.3 影像分割参数试验 |
| 3.1.4 最优分割尺度的选择 |
| 3.2 影像对象特征提取 |
| 3.2.1 光谱波段特征 |
| 3.2.2 专题指数特征 |
| 3.2.3 纹理特征 |
| 3.2.4 HIS颜色特征 |
| 3.2.5 形状特征 |
| 3.2.6 地形特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 不同特征类型对三种分类方法精度的影响 |
| 4.1 总体研究方案 |
| 4.2 分类方法 |
| 4.2.1 CART决策树分类 |
| 4.2.2 支持向量机算法及其参数优化 |
| 4.2.3 随机森林算法及其参数优化 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 三种分类方法的分类结果对比 |
| 4.3.2 不同特征类型对分类精度的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 顾及特征选择的分类方法比较及选取 |
| 5.1 基于随机森林特征重要性的特征选择 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 特征选择分析 |
| 5.1.3 结果分析与精度对比 |
| 5.2 基于Boruta算法的特征选择 |
| 5.2.1 基本原理 |
| 5.2.2 特征选择分析 |
| 5.2.3 结果分析与精度比较 |
| 5.3 特征选择方法对比 |
| 5.4 最优分类结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
（7）面向对象的Landsat8遥感影像沙漠化土地分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 第二章 遥感数据源的选择和遥感影像预处理 |
| 2.1 数据源的选择及沙漠化研究区遥感数据获取 |
| 2.2 沙漠化信息提取的需求分析和技术路线 |
| 2.3 研究区遥感影像的预处理 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 沙漠化程度界定及沙漠化信息提取的特征选择 |
| 3.1 研究区沙漠化定义及其程度的界定 |
| 3.2 沙漠化指征因子的获取及论述 |
| 3.3 沙漠化信息提取特征的选取 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于CART决策树的遥感图像分类研究及其精度评价 |
| 4.1 研究区影像分割及其参数选择 |
| 4.2 CART决策树原理 |
| 4.3 CART决策树分类实现 |
| 4.4 基于混淆矩阵的CART决策树分类精度评价 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 提高分类精度的途径 |
| 5.1 通过多源遥感影像综合分析提高分类精度 |
| 5.2 通过选择合适分割尺度提高分类精度 |
| 5.3 通过多特征参与提取提高分类精度 |
| 5.4 通过选择合适分类器提高分类精度 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（8）东昆仑银石山地区遥感地质解译及矿化蚀变信息提取（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 存在问题及发展前景 |
| 1.4 研究内容及技术方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 研究区地质概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 区域地质概况 |
| 2.2.1 构造 |
| 2.2.2 地层 |
| 2.2.3 岩浆岩 |
| 第3章 遥感数据预处理 |
| 3.1 遥感数据源 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 几何校正 |
| 3.2.2 辐射校正 |
| 3.2.3 图像融合 |
| 3.2.4 图像裁剪 |
| 第4章 遥感影像地质解译 |
| 4.1 目视解译 |
| 4.2 解译程度评价 |
| 4.2.1 解译程度划分原则 |
| 4.2.2 遥感地质解译程度分区 |
| 4.3 解译标志建立 |
| 4.3.1 地层解译标志 |
| 4.3.2 岩浆岩解译标志 |
| 4.3.3 可支塔格—耸石山蛇绿构造混杂岩带 |
| 4.3.4 构造解译标志 |
| 第5章 遥感蚀变信息提取 |
| 5.1 蚀变信息的提取依据 |
| 5.2 波谱特征 |
| 5.3 蚀变信息提取方法及流程 |
| 5.3.1 比值变换法 |
| 5.3.2 主成分分析法 |
| 5.3.3 光谱角填图法 |
| 5.3.4 基于主成分分析门限法 |
| 5.4 矿化蚀变信息提取流程 |
| 5.5 研究区蚀变信息提取及分析 |
| 5.5.1 掩膜去干扰 |
| 5.5.2 铁染蚀变 |
| 5.5.3 羟基蚀变 |
| 5.5.4 蚀变信息的分级及滤波 |
| 5.6 结果分析 |
| 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（9）基于MODIS时间序列的松嫩平原盐碱地动态变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstrct |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外土壤盐碱化遥感监测研究进展 |
| 1.2.1 盐碱地提取中常用数据源国内外研究进展 |
| 1.2.2 MODIS数据盐碱地分类国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容与方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区概况与盐碱土现状 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理概况 |
| 2.1.2 社会经济概况 |
| 2.2 研究区盐碱土特点 |
| 第3章 研究区数据获取与预处理 |
| 3.1 MODIS影像数据集 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.3 时间序列光谱特征提取 |
| 3.4 物候参数提取 |
| 3.5 样本选取 |
| 3.5.1 野外实测 |
| 3.5.2 TM遥感影像目视解译 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 松嫩平原盐碱地信息提取方法 |
| 4.1 物候参数可分性验证 |
| 4.2 决策树模型的建立 |
| 4.3 光谱、物候参数盐碱地分类结果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 2001~2015 年松嫩平原盐碱地时空变化规律 |
| 5.1 近15年松嫩平原盐碱地空间变化特征 |
| 5.1.1 松嫩平原盐碱地空间分布特征 |
| 5.1.2 松嫩平原盐碱地重心迁移特征 |
| 5.2 松嫩平原各类盐碱地面积、速度变化规律 |
| 5.2.1 松嫩平原各类盐碱地面积变化特征 |
| 5.2.2 松嫩平原各类盐碱地变化速度 |
| 5.3 松嫩平原土壤盐碱化程度变化特征 |
| 5.4 松嫩平原盐碱地空间分异格局 |
| 5.4.1 松嫩平原盐碱地面积变化区域分异 |
| 5.4.2 松嫩平原盐碱地速度变化区域分异 |
| 5.5 松嫩平原盐碱地修复驱动力分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）多源遥感信息在琼东北活动断裂研究中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 研究现状及问题 |
| 1.2.1 基于遥感的活动断裂提取方法研究现状 |
| 1.2.2 琼东北地区活动断裂研究现状 |
| 1.2.3 存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术方法 |
| 1.3.3 主要完成工作量 |
| 第二章 区域地质概况 |
| 2.1 自然地理环境 |
| 2.1.1 位置及交通 |
| 2.1.2 地貌及水系 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.2 研究区地质环境 |
| 2.2.1 区域主要地层概述 |
| 2.2.2 区域地质构造及其演化 |
| 第三章 遥感图像处理 |
| 3.1 数据源 |
| 3.1.1 TM、ETM＋与OLI影像 |
| 3.1.2 SPOT6影像 |
| 3.1.3 ASTER GDEMV2 |
| 3.2 图像预处理 |
| 3.2.1 辐射校正 |
| 3.2.2 几何校正 |
| 3.2.3 图像配准 |
| 3.2.4 图像融合 |
| 3.2.5 镶嵌裁剪 |
| 3.3 图像增强处理 |
| 3.3.1 彩色合成 |
| 3.3.2 直方图均衡化 |
| 3.3.3 波段比值 |
| 3.3.4 主成分分析 |
| 3.3.5 缨帽变换 |
| 3.3.6 定向滤波 |
| 3.3.7 DEM地势分析 |
| 3.3.8 三维显示 |
| 第四章 活动断裂影像特征分析及野外验证 |
| 4.1 解译标志的建立 |
| 4.2 光村-铺前断裂东段遥感解译及验证 |
| 4.2.1 断裂遥感影像特征 |
| 4.2.2 断裂野外验证 |
| 4.3 王五-文教断裂遥感解译及验证 |
| 4.3.1 断裂遥感影像特征 |
| 4.3.2 断裂野外验证 |
| 4.4 铺前-清澜断裂遥感解译及验证 |
| 4.4.1 断裂遥感影像特征 |
| 4.4.2 断裂野外验证 |
| 4.5 锦山断裂遥感解译及验证 |
| 4.5.1 断裂遥感影像特征 |
| 4.5.2 断裂野外验证 |
| 4.6 翁田断裂遥感解译及验证 |
| 4.6.1 断裂遥感影像特征 |
| 4.6.2 断裂野外验证 |
| 4.7 湖山断裂遥感解译及验证 |
| 4.7.1 断裂遥感影像特征 |
| 4.7.2 断裂野外验证 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 结论与不足 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、主成分变换和彩色变换在TM图像信息提取中的应用——以苏州市为例（论文参考文献）
- [1]基于RS的河套磴口地区土壤盐分反演研究[D]. 杨振坤. 中国地质大学(北京), 2020(12)
- [2]金汤孔玉自然保护区小熊猫栖息地遥感监测与评估[D]. 曹卓冰. 成都理工大学, 2020(04)
- [3]基于RS与GIS技术的震后公路泥石流危险性评价 ——以G213线汶川-茂县段为例[D]. 杜敏. 长沙理工大学, 2019(07)
- [4]基于稳健线性回归的森林地类变化遥感监测[D]. 来周翔. 浙江农林大学, 2019(01)
- [5]基于Sentinel-2数据的植被覆盖区蚀变信息提取方法研究 ——以内蒙古黄岗梁地区为例[D]. 陈东磊. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [6]顾及特征类型和特征选择的面向对象森林分类方法对比研究[D]. 杨蕙宇. 陕西师范大学, 2019(06)
- [7]面向对象的Landsat8遥感影像沙漠化土地分类研究[D]. 张睎伟. 宁夏大学, 2019(02)
- [8]东昆仑银石山地区遥感地质解译及矿化蚀变信息提取[D]. 许帅帅. 西北大学, 2019(12)
- [9]基于MODIS时间序列的松嫩平原盐碱地动态变化研究[D]. 花锦溪. 哈尔滨师范大学, 2017(05)
- [10]多源遥感信息在琼东北活动断裂研究中的应用[D]. 游报捷. 中国地质大学(北京), 2017(02)