导读:本文包含了遥感变化监测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,植被,生态,指数,生态环境,概率,巢湖。
遥感变化监测论文文献综述
孙江锋,侯宪东,马增辉[1]（2019）在《基于遥感影像与矢量数据的两种算法在耕地数量变化监测中的应用——以石河子镇为例》一文中研究指出耕地数量变化监测是对同一个区域根据两个时期的遥感影像或矢量数据来计算差异变化,从而获取到该区域的耕地变化信息。本文提出了基于影像变化和矢量变化的两种耕地数量变化监测算法,以石河子镇为例,利用2014年土地变更矢量数据与2014年和2017年高分辨率遥感影像,同时利用2017年与2018年高分辨率遥感影像分别进行了验证。结果表明:采用面向对象分类结合人工解译方法判读影像准确率高,能满足作业要求,两种算法在实际应用中都具有较强的操作性。2014～2017年,石河子镇耕地总量减少216.37 hm~2,其中耕地减少279.85 hm~2,耕地增加63.48 hm~2;2017～2018年石河子镇耕地总量减少173.05 hm~2,其中耕地减少180.63 hm~2,耕地增加7.58 hm~2。(本文来源于《西部大开发(土地开发工程研究)》期刊2019年08期）
颜伟,周雯,易利龙,田昕[2]（2019）在《森林类型遥感分类及变化监测研究进展》一文中研究指出森林是陆地生态系统最主要的植被类型,利用遥感技术对森林类型分类识别和动态监测对于全球碳循环研究和森林资源可持续发展具有重要意义。梳理了森林遥感分类的主要经典方法,从传统的基于像元的分类方法、面向对象方法再到新型基于红边波谱信息以及基于深度学习的分类方法,并详细介绍了现有的各种方法的应用案例及其优势。最后,提出了现阶段森林遥感分类和遥感变化监测研究中的局限性,为新形势下的森林资源动态监管提供借鉴。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2019年03期）
Mulunda,Ilunga,Christian[3]（2019）在《刚果（金）大区域森林遥感抽样估计及变化监测研究》一文中研究指出结合不同分辨率遥感数据进行大区域森林面积及其变化的监测和传统地面调查的方法相比具有明显的优势。刚果民主共和国(刚果(金))地处非洲中心,不仅有最大的非洲热带雨林,还有几个生态区如Miombo林地等。对刚果(金)来说,掌握森林资源数据及其变化情况显得尤为重要。但目前刚果(金)在这方面还比较薄弱。本研究选取两个典型地区作为研究区域,分别进行两方面研究:1、提出了基于合计数的概率转移矩阵的大规模遥感抽样调查研究。方法步骤为:(1)利用Landsat8数据进行覆盖调查总体的计算机有监督自动分类;(2)利用谷歌高空间分辨率数据进行总体的系统抽样,对样地进行目视解译,其结果作为地面真值;(3)利用对应的样地目视解译数据和TM自动分类数据建立概率转移矩阵;(4)利用概率转移矩阵和自动分类结果对总体进行概率估计。作为比较,设计了3种概率抽样估计方法,(1)称为方法1,即本文提出的方法,概率转移矩阵基于所有样地的面积转移矩阵合计数计算;(2)称为方法2,是已有方法,概率转移矩阵是单个样地的概率转移矩阵的平均数;(3)称为方法3,仅使用目视解译样地进行简单随机抽样估计。计算机自动分类和目视解译均分为7个地类。TM影像共25景,目视解释样地共112个,每个大小3km×3km。计算机自动分类精度为84.52%。方法1、方法2和方法3的综合概率抽样精度依次为91.94%、92.21%和86.29%。方法1和方法2利用了自动分类数据和目视解译数据的信息,估计效率高,简单随机抽样只利用了目视解译数据,效率低。同时方法1是无偏的,结果比方法2更合理,虽然综合抽样精度稍低一点。2、大规模动态变化监测。本研究提出基于MODIS-NDVI数据和稳健回归方法进行动态变化监测。选取2001-2005年、2005-2009年、2009-2013年、2013-2017年等4个周期的数据进行分析。基本步骤如下:(1)依据全部像素NDVI数据,建立两个连续周期之间的稳健回归模型;(2)根据稳健回归模型的方差确定阈值,并诊断变化值;(3)分4个显着性水平(α=0.1;0.05;0.025和0.005)评估变化的像素数,并确定变化区域。结果表明,每个周期植被覆盖减少的面积(在不同显着性水平上)大于植被覆盖增加的面积,这一结论被高空间分辨率图像所证实。(本文来源于《浙江农林大学》期刊2019-06-02）
周玄德,郭华东,孜比布拉·司马义,邓祖涛,梁滨[4]（2019）在《干旱区绿洲城市遥感生态指数变化监测》一文中研究指出新疆是典型的干旱地区,生态环境极为脆弱,及时准确地了解其生态环境变化具有重要意义。本文选择干旱区绿洲城市乌鲁木齐市为研究区,利用2004年、2016年的同月份遥感影像数据,通过计算遥感生态指数(RSEI),分别从现状、空间分布、重心、景观特征、驱动因素等角度展开分析。结果表明:①2004—2016年,遥感生态指数从0.341增长至0.400,上升了17.24%,其中绿度(NDVI)、湿度(WET)和地表温度(LST)表现一定程度的上升,干度(NDBSI)表现为下降趋势;②生态指数等级划分中,主要以较低、中等水平为主,该类区域面积增长明显;生态指数等级变化,主要以不变、变好为主,其中生态指数增长的区域以上升1个等级为主;③不同类型的生态指数重心发生了偏移,低生态指数区的重心转移距离最长,达到2.82 km,较低生态指数区和高生态指数区的重心转移距离相对较短;④不同类型的遥感生态指数景观格局发生变化,斑块形状复杂性增强,空间连接性和集聚性显着。本文分析了乌鲁木齐市生态指数空间特征及变化规律,指出整个城市生态系统在近13年中没有出现大范围生态环境恶化的现象,总体向好的趋势发展,但仍有较大的上升空间。生态指数的变化与城市扩张联系紧密。(本文来源于《资源科学》期刊2019年05期）
韩富圆,王天明,孙阳[5]（2019）在《基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析》一文中研究指出旨在研究受人类经济活动影响的植被资源及其动态变化趋势的程度,采用基于归一化植被指数的像素二分模型,利用2002—2010年(武汉市每年8月)的卫星遥感数据,对武汉地区6年间的植被覆盖变化进行监测分析。结果表明,植被覆盖度变化与武汉GDP增长率有着紧密联系:2002—2007年,武汉经济较缓慢上升,植被覆盖度基本维持在55%左右;而2007—2008年武汉GDP总值增长率高达26.06%,但随之而来的是植被覆盖度由高峰期的61.68%下降到49.18%,是历年来的最低水准; 2008—2010年经济发展放缓,植被指数有小幅度回升。人类经济活动是影响植被资源的重要因素。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年04期）
岳辉,刘英,朱蓉[6]（2019）在《基于遥感生态指数的神东矿区生态环境变化监测》一文中研究指出[目的]对矿区生态环境变化进行检测分析,为相关环境治理措施的制定提供科学依据。[方法]以神东矿区为研究对象,基于1989—2016年的Landsat影像,采用遥感生态指数(RSEI)动态监测神东矿区及各个主要矿井生态环境时空动态演变特征。[结果]①矿区尺度上,神东矿区的生态环境质量在逐渐提升,2015年的中等及其以上等级所占面积比例为59.2%,比1989年增长了23.7%;②矿井尺度上,不同矿井的生态环境质量存在差异,榆家梁矿井整体生态环境质量最优,乌兰木伦矿井的采区和锦界矿井的非采区生态环境质量最差,相较于采区而言,非采区的生态环境较好。[结论]神东矿区各矿井的RSEI均值总体呈增加趋势,表明矿区生态环境质量逐渐变好。(本文来源于《水土保持通报》期刊2019年02期）
何诗瑜[7]（2019）在《基于国产高分光学和国产高分雷达遥感的巢湖水华长时序变化监测研究》一文中研究指出在过去的几十年里,富营养化问题逐步引起全球范围的广泛关注,随之产生的水华不仅发生频率和面积不断增长,还会对生态环境和人类健康产生严重威胁。随着最近十几年来合肥城市经济的高速发展,巢湖水华问题不断加剧。所以研究巢湖水华的时空变化特征及其影响因素,对于水华的控制与治理,改善生态环境都具有重要的指导意义。本研究以国产高分数据为主,联合多源光学和全极化SAR遥感作为数据源,充分发挥了光学遥感手段多、信息量大以及雷达遥感全天时全天候的优势;利用时空融合技术生成巢湖区域2008-2017年的长时序遥感影像数据集,在保证高空间分辨率的基础上提高时间分辨率;再分别采用归一化植被指数和Wishart监督分类法对光学和雷达遥感影像进行水华识别提取;定性定量地探讨了巢湖水华的时空变化特征和水华迁移规律,以及各主要气象因素对巢湖水华的影响,并采用主成分分析法进行影响因素分析。旨在为我国内陆水体水华的遥感监测提供研究依据,为水华的控制与治理提供借鉴意义。具体结论如下:(1)巢湖水华时空变化特征:在时间尺度上,近十年间,巢湖夏季水华面积比冬季高,二叁季度比一四季度高。后五年的水华面积峰值要明显低于前五年的水华面积峰值。后五年的生长周期相对于前五年有一个较为显着的推迟。在空间尺度上,水华发生最严重的区域是巢湖西北角区域,而东部区域通常水华较少。沿岸水华相较于湖中心区域水华更为严重。后五年的水华爆发频次情况整体要好于前五年。水华迁移方向,除个别年份外,由于受到巢湖地区的风向影响,水华整体上呈现出从湖区北部向南部,从东部向西部迁移的趋势。(2)降水、温度、风速与巢湖水华爆发的关系:降水不利于水华的产生。降水量越大,水华的爆发面积越小,降水量越小,水华爆发面积越大。日平均气温越高,水华爆发面积越大。适合的温度有利于水华的形成,且在气温高于30℃时水华受到了抑制。风速与水华爆发呈现较为显着的负相关关系,平均风速越高,藻华爆发面积越小。风速对水华现象的影响主要在于风速与临界风速的大小关系。结合多项气象因素对巢湖水华面积变化进行主成分分析,主要呈现为:当温度、风速、日照时长上升时,水华发生概率会相应增大。(本文来源于《安徽大学》期刊2019-03-01）
李帆,包妮沙,何军浩[8]（2019）在《草原露天煤矿区32年土地利用/覆盖及碳储量遥感变化监测》一文中研究指出草原露天煤矿区资源开采、开垦等人类活动导致土地利用变化及生态系统碳储量不断变化,利用遥感技术可实现准确、快速监测。本文基于1984—2016年共9期的Landsat多时相遥感影像,以内蒙古草原大型露天煤矿区为研究区,利用面向对象决策树方法得到研究区的土地利用信息,进一步利用土地转移矩阵和景观格局指数分析,基于2016年分类结果进行变化监测,高覆盖草地斑块占景观面积比例减少,景观形状指数增加;随着1999年排土场的生态复垦,近年来复垦与采矿区扩增速率基本保持一致;通过年平均温度与降水量建立碳密度估算模型,得到总体固碳-261.07×103t,表现为碳排放。总的来看碳储量出现降低现象,与草地面积转化为农田、采矿区等碳储量较少的土地类型有关,排土场复垦对减缓土地碳储量减少有一定作用。本研究表明:遥感技术可用于受采矿等人类活动影响造成的矿区土地利用/覆盖与碳储量变化特征实时、动态监测与分析,为采取合理的环境保护措施提供了一定的理论依据。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年01期）
孟庆吉,臧淑英,宋开山,刘阁,房冲[9]（2019）在《呼伦湖湿地遥感变化监测及驱动分析》一文中研究指出以Landsat遥感影像为数据源,运用非监督分类和人工目视解译的方法,获得呼伦湖1984—2015年7期湿地类型数据,并对呼伦湖湿地动态变化进行分析。结果表明,1984—2015年呼伦湖湖泊湿地和沼泽湿地面积均呈波动性减少态势,面积减少率分别为2.1%和50.6%;河流湿地面积增长了40.2%;坑塘湿地平均每年减少0.65 km~2。1984—2015年沼泽湿地主要转为草地和草甸,坑塘湿地主要转为沼泽湿地、草地和草甸,河流湿地主要转为草地、沼泽湿地和湖泊湿地,湖泊湿地主要转为草地和盐碱地。各类型湿地主要转化为草地、草甸和盐碱地,也存在互相转化的现象。呼伦湖湿地变化的主要自然因素为多年来降水量减少和气温升高导致蒸发量增大,主要人为因素为人口数量、耕地面积和牲畜存栏量的急剧增长使得湿地生态受到破坏。(本文来源于《安徽农业科学》期刊2019年02期）
赵恒谦,贾梁,尹政然,蒋佳明,王丽萍[10]（2019）在《基于多源遥感数据的北京市通州区土地利用/覆盖与生态环境变化监测研究》一文中研究指出土地利用/覆盖与生态环境状况是衡量城市发展水平的重要指标,对于城市建设有着极其重要的作用。该文采用2006-2016年ETM+数据和Sentinel-2A数据,对北京市通州区的土地利用/覆盖和生态环境变化进行了分析,并探讨了其驱动因素。结果表明:2006-2016年北京市通州区耕地显着减少,建筑用地和城市绿化面积增加,水域面积稳中有升;生态环境质量在前5年有一定下降,而在后5年有了明显改善;北京市通州区土地利用/覆盖和生态环境变化的主要原因有政策与重大事件影响、人口与经济发展建设两方面因素,其中政策与重大事件影响在短期内作用显着,而人口与经济发展建设则对土地利用/覆盖和生态环境变化有着长期且复杂的作用。该研究可对北京副中心和京津冀一体化建设提供参考。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2019年01期）
遥感变化监测论文开题报告
（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：
森林是陆地生态系统最主要的植被类型,利用遥感技术对森林类型分类识别和动态监测对于全球碳循环研究和森林资源可持续发展具有重要意义。梳理了森林遥感分类的主要经典方法,从传统的基于像元的分类方法、面向对象方法再到新型基于红边波谱信息以及基于深度学习的分类方法,并详细介绍了现有的各种方法的应用案例及其优势。最后,提出了现阶段森林遥感分类和遥感变化监测研究中的局限性,为新形势下的森林资源动态监管提供借鉴。
（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。
遥感变化监测论文参考文献
[1].孙江锋,侯宪东,马增辉.基于遥感影像与矢量数据的两种算法在耕地数量变化监测中的应用——以石河子镇为例[J].西部大开发(土地开发工程研究).2019
[2].颜伟,周雯,易利龙,田昕.森林类型遥感分类及变化监测研究进展[J].遥感技术与应用.2019
[3].Mulunda,Ilunga,Christian.刚果（金）大区域森林遥感抽样估计及变化监测研究[D].浙江农林大学.2019
[4].周玄德,郭华东,孜比布拉·司马义,邓祖涛,梁滨.干旱区绿洲城市遥感生态指数变化监测[J].资源科学.2019
[5].韩富圆,王天明,孙阳.基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析[J].测绘与空间地理信息.2019
[6].岳辉,刘英,朱蓉.基于遥感生态指数的神东矿区生态环境变化监测[J].水土保持通报.2019
[7].何诗瑜.基于国产高分光学和国产高分雷达遥感的巢湖水华长时序变化监测研究[D].安徽大学.2019
[8].李帆,包妮沙,何军浩.草原露天煤矿区32年土地利用/覆盖及碳储量遥感变化监测[J].测绘与空间地理信息.2019
[9].孟庆吉,臧淑英,宋开山,刘阁,房冲.呼伦湖湿地遥感变化监测及驱动分析[J].安徽农业科学.2019
[10].赵恒谦,贾梁,尹政然,蒋佳明,王丽萍.基于多源遥感数据的北京市通州区土地利用/覆盖与生态环境变化监测研究[J].地理与地理信息科学.2019
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