导读:本文包含了荒漠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,质心,通榆县,沙质,河西走廊,差值,动态。
荒漠化监测论文文献综述
李春丽,韩忠玲,程勇翔,吴玲[1]（2019）在《古尔班通古特沙漠西部春季荒漠化监测研究》一文中研究指出本研究重点监测古尔班通古特沙漠西部近年来的春季荒漠化动态变化。研究利用NDVI值大小反映荒漠植物生长状况,以NIR值大小反映地表类型变化;通过NIR值和相应NDVI值的分段统计来绘制特征曲线;使用二者的比值,构建荒漠程度量化指标(DD),反映荒漠化程度。研究构建的NIR-NDVI特征曲线能够反映不同地表类型植被覆盖状况,构建的荒漠程度量化指标可以直观反映荒漠化程度。研究结果对深入认识古尔班通古特沙漠西部春季荒漠化动态具有一定的参考价值。(本文来源于《中国资源综合利用》期刊2019年09期）
李超[2]（2019）在《基于差值指数的毛乌素沙地荒漠化监测分析》一文中研究指出随着全球环境问题的日益突出,人类生存环境受到人为活动和气候变迁的影响,使得环境变化问题受到全球关注。毛乌素沙地作为研究全球荒漠化变化的理想区域,并且作为我国第一个被成功治理的大型荒漠,也已得到国际学术界和世界的普遍认可。随着科学的进步和人类认识的深化,关于毛乌素沙地的研究也在不断地丰富和扩展,为治沙、防砂提出了许多宝贵建议与措施。本文选取地处鄂尔多斯高原毛乌素沙地腹地兼具空间异质性和生态脆弱性的地域作为研究区域,利用ArcGIS、ENVI、Global Mapper等多种软件平台,采用人机交互的方式对研究区1995年至2015年的荒漠化动态变化进行监测与分析。主要工作如下:(1)建立了NDVI-Albedo特征空间。基于改进的像元二分模型及Liang建立的地表反照率反演模型获得NDVI和Albedo数据,选取最具代表性样点,提取相应NDVI与Albedo数据,在SPSS软件支持下建立NDVI-Albedo特征空间。(2)优化了荒漠化差值指数模型。在NDVI-Albedo特征空间基础上对现有荒漠化差值指数模型进行优化,解决原模型在水域监测方面的缺点,并提高荒漠化反演精度及工作效率。(3)基于自然间断点分级法对研究区荒漠化程度进行了分级。分别采用荒漠化差值指数模型(DDI)与优化荒漠化差值指数模型对研究区荒漠化情况进行监测,并依据自然间断点分级法所得到的阈值将研究区荒漠化程度分为非、轻、中、重荒漠化四个等级。(4)分析了研究区荒漠化动态变化特征。以监督分类和目视解译相结合的方式对研究区的荒漠化分布进行提取,获得不同程度荒漠化分类图。然后基于ArcGIS平台获取研究区荒漠化面积转移矩阵与荒漠化动态变化图,从面积变化特征、空间变化特征、时间演变特征叁个方面对研究区的荒漠化动态变化进行分析。(5)分析了研究区荒漠化变化影响因素。通过对研究区气候空间插值数据、社会经济数据数理统计,结合自然决策树分类方法反演的研究区植被分布数据,对影响研究区植被覆盖和荒漠化发展的自然因素和人为因素进行分析。本文通过优化DDI模型进行荒漠化监测,在水域监测、精度、效率等方面得到更好的成果。研究区荒漠化情况自1995年到2015年近20年来,荒漠化呈现减弱趋势。最后对影响因素进行了评价分析。(本文来源于《东华理工大学》期刊2019-06-14）
彭建新,范香香[3]（2019）在《荒漠化监测与评价》一文中研究指出新疆位于大陆中部,地处中国西北边陲,总面积166万km2,占全国总陆地面积的1/6。新疆气候干旱,水资源严重不足,荒漠化土地面积非常大,约占总面积的77.08%,是我国荒漠化最为严重的区域,对当地的可持续发展造成很大影响,荒漠化问题现已成为一个非常严峻的环境问题。因此,加强荒漠化监测,掌握其动态变化规律,评价沙漠化土地类型及程度,具有非常重要的意义。(本文来源于《现代园艺》期刊2019年10期）
刘瀛[4]（2019）在《辽宁省北票市土地荒漠化监测与动态分析》一文中研究指出运用高分辨率遥感影像数据与地面地物地貌特征相结合的方法,对辽宁省北票市第五次(2014年)土地荒漠化监测数据进行分析,从而获取该区域的荒漠化土地类型及面积、土地荒漠化程度及土地利用分布类型等方面信息,并将其与第四次(2009年)荒漠化监测数据对比进行动态分析,为辽宁省北票市荒漠化监测成果建立动态数据模型提供基础,也可为该区域荒漠化有效防治与治理提供参考。(本文来源于《防护林科技》期刊2019年03期）
赵媛媛,高广磊,秦树高,于明含,丁国栋[5]（2019）在《荒漠化监测与评价指标研究进展》一文中研究指出适宜的指标体系是高效开展荒漠化监测与评价工作的关键。文中从地面调查和遥感监测两个方面综述了荒漠化监测与评价的指标体系。地面调查的指标体系一般从叁个层次上构建:以单一植被盖度指示荒漠化,综合植被、气候、土壤、土地类型等监测荒漠化状态,基于"压力-状态-响应"理论框架系统构建荒漠化监测与评价体系。遥感监测与评价指标主要包括多期影像分类指标、植被参数和土壤参数叁个方面。最后总结当前研究中存在的问题,并提出了"多类型-多尺度-多维度"的荒漠化监测与评价指标框架,可为遥感与地面相结合的多类型和多尺度荒漠化过程监测与评价提供科学参考。(本文来源于《干旱区资源与环境》期刊2019年05期）
王雅澜,赵占骜,韩玉婷,徐梦遥[6]（2019）在《基于RS和GPS的草原荒漠化监测与重建》一文中研究指出通过混合像元分析法提取阿坝州贾洛乡1994年和2000年两期多光谱影像遥感信息,对该地区土地荒漠化及植被反增长程度进行分析,划分出土地荒漠化区、植被反增长区以及稳定区叁个区域,结合GPS,针对各区域荒漠化的不同程度设计自动化重建方案。结果指出该地区总体上草地荒漠化趋势强于植被反增长,重度和中度土地荒漠化面积达到总面积的87.5%,中度和轻度植被反增长面积达到总面积的98.7%;土地荒漠化区位于西北部,植被增长区零散分布于东北部和西部。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年01期）
王琼[7]（2018）在《3S技术在荒漠化监测中应用》一文中研究指出日益的成熟"3S"技术,即遥感(Remote Sensing,RS)、地理信息系统(Geographic Information System,GIS)和全球定位系统(Global Position System,GPS)技术,为实现荒漠化动态监测,提供了必要的技术保证。随着3S技术不断发展,遥感、全球卫星定位系统和地理信息系统技术已显示出更为广阔的应用前景。鉴于此,本文针对3S技术在荒漠化监测中的应用展开了分析,希望能够提供一些参考性建议。(本文来源于《花卉》期刊2018年08期）
邵婷婷,姜琦刚[8]（2018）在《通榆县2000—2014年沙质及盐碱质荒漠化监测》一文中研究指出利用landsat7、landsat5和landsat8叁期遥感影像,对通榆县2000—2014年沙质及盐碱质土地荒漠化变化进行监测。研究结果表明:(1)研究区荒漠化程度有减轻趋势,荒漠化等级与面积以及破碎程度虽个别有小幅度改变与上升,但整体呈现优化与下降趋势;(2)整体破碎度指数在2000—2007年由4.57 km~2变为5.46 km~2,2014年降为3.17 km~2,说明研究区2014年荒漠化分布较为破碎零散,连通性较差,而2007年分布较为集中;(3)质心分布图表明通榆县研究年限内各类型荒漠化质心的位移轨迹呈现出先向东北平移再向南平移的趋势。(本文来源于《世界地质》期刊2018年01期）
李欢,武丹,姚建华[9]（2017）在《甘肃河西走廊草地沙质荒漠化监测与治理对策》一文中研究指出当前,土地荒漠化已成为困扰全人类的生态问题,如何有效解决这一环境问题是当前中国环境治理面临的难题。陕甘宁地区是我国土地荒漠化比较严重的区域,土地荒漠化的日益严重使得陕甘宁地区的经济发展受到限制,农业生产也无法满足当地人们的生活需求,对其进行综合治理已势在必行。基于此,本文以甘肃河西走廊草地为例,分析了其沙质荒漠化的监测与治理对策,以期促进甘肃绿化工作的有效开展。(本文来源于《中国资源综合利用》期刊2017年11期）
李新平,赵星财[10]（2016）在《肇源县第五次沙化荒漠化监测结果动态变化分析》一文中研究指出基于地理信息系统平台,应用叁防移动终端设备,根据全国第五次沙化荒漠化监测结果,对大庆市肇源县两次监测结果进行动态变化分析,总体看固定沙地、沙化耕地、明显沙化趋势土地均减少,防沙治沙取得了一定的成效。(本文来源于《防护林科技》期刊2016年11期）
荒漠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：
随着全球环境问题的日益突出,人类生存环境受到人为活动和气候变迁的影响,使得环境变化问题受到全球关注。毛乌素沙地作为研究全球荒漠化变化的理想区域,并且作为我国第一个被成功治理的大型荒漠,也已得到国际学术界和世界的普遍认可。随着科学的进步和人类认识的深化,关于毛乌素沙地的研究也在不断地丰富和扩展,为治沙、防砂提出了许多宝贵建议与措施。本文选取地处鄂尔多斯高原毛乌素沙地腹地兼具空间异质性和生态脆弱性的地域作为研究区域,利用ArcGIS、ENVI、Global Mapper等多种软件平台,采用人机交互的方式对研究区1995年至2015年的荒漠化动态变化进行监测与分析。主要工作如下:(1)建立了NDVI-Albedo特征空间。基于改进的像元二分模型及Liang建立的地表反照率反演模型获得NDVI和Albedo数据,选取最具代表性样点,提取相应NDVI与Albedo数据,在SPSS软件支持下建立NDVI-Albedo特征空间。(2)优化了荒漠化差值指数模型。在NDVI-Albedo特征空间基础上对现有荒漠化差值指数模型进行优化,解决原模型在水域监测方面的缺点,并提高荒漠化反演精度及工作效率。(3)基于自然间断点分级法对研究区荒漠化程度进行了分级。分别采用荒漠化差值指数模型(DDI)与优化荒漠化差值指数模型对研究区荒漠化情况进行监测,并依据自然间断点分级法所得到的阈值将研究区荒漠化程度分为非、轻、中、重荒漠化四个等级。(4)分析了研究区荒漠化动态变化特征。以监督分类和目视解译相结合的方式对研究区的荒漠化分布进行提取,获得不同程度荒漠化分类图。然后基于ArcGIS平台获取研究区荒漠化面积转移矩阵与荒漠化动态变化图,从面积变化特征、空间变化特征、时间演变特征叁个方面对研究区的荒漠化动态变化进行分析。(5)分析了研究区荒漠化变化影响因素。通过对研究区气候空间插值数据、社会经济数据数理统计,结合自然决策树分类方法反演的研究区植被分布数据,对影响研究区植被覆盖和荒漠化发展的自然因素和人为因素进行分析。本文通过优化DDI模型进行荒漠化监测,在水域监测、精度、效率等方面得到更好的成果。研究区荒漠化情况自1995年到2015年近20年来,荒漠化呈现减弱趋势。最后对影响因素进行了评价分析。
（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。
荒漠化监测论文参考文献
[1].李春丽,韩忠玲,程勇翔,吴玲.古尔班通古特沙漠西部春季荒漠化监测研究[J].中国资源综合利用.2019
[2].李超.基于差值指数的毛乌素沙地荒漠化监测分析[D].东华理工大学.2019
[3].彭建新,范香香.荒漠化监测与评价[J].现代园艺.2019
[4].刘瀛.辽宁省北票市土地荒漠化监测与动态分析[J].防护林科技.2019
[5].赵媛媛,高广磊,秦树高,于明含,丁国栋.荒漠化监测与评价指标研究进展[J].干旱区资源与环境.2019
[6].王雅澜,赵占骜,韩玉婷,徐梦遥.基于RS和GPS的草原荒漠化监测与重建[J].科技创新与应用.2019
[7].王琼.3S技术在荒漠化监测中应用[J].花卉.2018
[8].邵婷婷,姜琦刚.通榆县2000—2014年沙质及盐碱质荒漠化监测[J].世界地质.2018
[9].李欢,武丹,姚建华.甘肃河西走廊草地沙质荒漠化监测与治理对策[J].中国资源综合利用.2017
[10].李新平,赵星财.肇源县第五次沙化荒漠化监测结果动态变化分析[J].防护林科技.2016
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