导读:本文包含了土地利用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:土地利用,遥感,无人机,矩阵,动态,射影,湘潭。
土地利用监测论文文献综述
吴海平,黄世存[1]（2019）在《基于深度学习的新增建设用地信息提取试验研究——全国土地利用遥感监测工程创新探索》一文中研究指出以全国土地利用遥感监测工程积累的几百万个新增建设用地图斑为训练样本,利用卷积神经网络完成深度学习变化检测模型的训练,实现重大工程中新增建设用地信息的自动提取。与人工提取结果进行的对比分析表明,基于深度学习的新增建设用地自动检测技术在全国土地利用遥感监测工程中有很好的适用性,当新增建设用地信息提取查全率达80%左右时,辅以少量的人工干预可大大提高工程实施效率。(本文来源于《国土资源遥感》期刊2019年04期）
于堃,单捷,王志明,卢必慧,邱琳[2]（2019）在《无人机遥感技术在小尺度土地利用现状动态监测中的应用》一文中研究指出土地利用现状的动态监测是管理部门制定土地利用政策的重要依据。无人机(UAVs)遥感技术具有机动灵活、操作简便等特点,在土地利用、农业生产和防灾减灾等诸多领域发挥重要作用。本研究以江苏省农业科学院本部为例,进一步分析空间分辨率、航向和旁向重迭度等参数对小尺度土地利用现状动态监测结果的影响。结果表明,6.0 cm空间分辨率的无人机遥感数据能够满足小尺度土地利用现状2级分类的需求。同一空间分辨率下,航向和旁向重迭度均为75%的无人机观测数据在图像拼接质量上要优于航向和旁向重迭度为70%和65%的无人机观测数据。2016-2018年研究区范围内4类地物面积减少,9类地物面积增加。其中,蔬菜地面积减少近55%,荒草地和园地面积分别减少约20%和10%,坑塘面积减少约7%;温室大棚面积增加超过70%,特殊试验田和护坡面积增加30%～40%,场地和林地面积增加14%～20%,道路面积增加略大于3%。(本文来源于《江苏农业学报》期刊2019年04期）
车一鸣[3]（2019）在《贺兰山东麓土地利用及非煤矿山监测研究》一文中研究指出以宁夏回族自治区银川市贺兰山东麓2005年、2010年、2016年叁期多源遥感数据、基础测绘成果、野外调查数据以及国情普查内容与指标为基础,采用GIS与RS技术,以内业判读与外业核查相结合的方法,开展贺兰山东麓土地利用及非煤矿山监测研究。依次通过收集整理资料、选择与处理叁期遥感数据、建立解译标志,对叁期遥感数据一一解译并完成了各期监测信息提取后,依循建立的评价体系,对土地利用、非煤矿山进行演变分析及环境质量评价。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年08期）
田琳静,宋文龙,卢奕竹,吕娟,李焕新[4]（2019）在《基于深度学习的农业区土地利用无人机监测分类》一文中研究指出农业种植区土地利用快速监测与分类对政府部门制定规划、土地资源管理、生态环境保护规划与决策以及农业旱情与旱灾动态监测评估具有重要意义。本研究以东雷二期抽黄灌区具有下垫面代表性的小区域为研究区,利用卷积神经网络深度学习方法,针对较高空间分辨率的无人机航片影像,开展了农业区土地利用监测分类研究,并与最大似然法进行比较,探究该方法对于农业区土地利用监测分类的适用性。结果表明,该方法优于最大似然法,其总体分类精度达93%以上,Kappa系数为0.9以上,能够更清晰地识别提取出地物边界,分类效果较好。本研究有助于提升应急抗旱减灾工作对农业区土地利用的快速监测与分类能力,为旱情与旱灾快速监测评估、决策提供技术支持,同时能够及时为政府、土地资源管理以及生态环境保护规划等部门提供基础数据。(本文来源于《中国水利水电科学研究院学报》期刊2019年04期）
夏颖[5]（2019）在《2004—2013湘潭市土地利用变化监测与分析》一文中研究指出湖南省湘潭市是长株潭城市群的重要成员,监测与分析其土地利用变化,对该城市经济建设和生态文明建设可持续发展十分重要。以湘潭市为研究对象,利用2004年和2013年的遥感影像作为数据源,应用ArcGIS、ERDAS软件,处理后获得该区域两个时期的土地利用分类结果信息,并根据实际情况对土地利用变化进行分析。结果表明,湘潭市在2004—2013:旱地面积增长最多,新增面积主要来源于水田;水田面积大幅减少,转出迅速;城市扩张明显,未利用地扩增迅速;水域和林地也有所减少。导致湘潭市在此期间土地利用变化的主要原因是:人口的增长和经济的高速发展;恶劣的气候条件导致河流断流;湘潭市政府的政策干预土地利用。(本文来源于《黑龙江工程学院学报》期刊2019年04期）
汪心渝,贺奋琴,陈靖涛[6]（2019）在《基于遥感影像的天津理工大学土地利用动态监测》一文中研究指出本文基于RS和GIS等相关理论及技术,获取天津理工大学2005年、2011年和2018年叁期高分辨率遥感影像,通过提取各类地物信息,引入土地利用动态度,综合土地利用度并建立土地利用转移矩阵来分析天津理工大学近14年来的土地利用动态变化。结果表明:天津理工大学的土地利用在过去的14年间发生了翻天覆地的变化,对未利用地的开发与建设日趋稳定,校园环境也发生了极大改变。(本文来源于《价值工程》期刊2019年19期）
周鸿翔[7]（2019）在《基于3S技术开展土地利用动态监测综述》一文中研究指出土地资源利用是一项关系民生和国家发展的基础工程,本文结合国内外3S技术在土地资源利用方面的应用,系统地阐述了遥感技术(RS)、全球定位技术(GNSS)、地理信息系统技术(GIS)在快速全面掌握土地利用现状及动态监测使用情况方面的技术路线,并对未来3S技术在土地利用动态监测方面的应用进行了展望,希望能够为从事3S技术生产应用方面的技术人员提供有益参考。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年06期）
徐肖,刘硕[8]（2019）在《基于决策树分类的土地利用遥感监测》一文中研究指出目前,国家对土地使用越来越重视,土地的划分越来越科学化、系统化,为了提高土地的利用率以及实现土地的合理分配,土地利用的遥感监测也就显得尤为重要。本文使用TM卫星数据,基于决策树分类法,应用ENVI、ArcG IS软件对陕西省西安市蓝田县进行土地利用覆盖分类,分类结果精度较高。在此基础上,进一步分析研究区的土地动态变化特征。(本文来源于《科技风》期刊2019年17期）
郎博宇[9]（2019）在《基于定量化遥感数据的土地利用变化自动监测》一文中研究指出土地利用情况与我国的未来发展联系十分紧密,目前我国普遍应用人工交互翻译体系进行遥感监测工作,这一定程度上加重了工作成本,还会浪费较多的时间。现如今行业内研发了一种新的自动检测方法,旨在提高土地的利用效率。利用科学的处理方法自动分析两个影像中的变化情况,深入研究不同之处。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年17期）
郑怡鹏[10]（2019）在《基于Landsat遥感影像的土地利用变化动态监测》一文中研究指出土地利用变化是土地资源利用情况的综合分析,遥感技术在土地利用变化的应用,更好的解决了大范围内土地利用变化动态监测的难题。本文基于Landsat影像,利用影像融合主成分分析法(PCA法)以及谷歌地球目视解译和最大似然法结合的方式进行监督分类,采用Majority/Minority分析对分类结果进行处理,通过混淆矩阵对分类的结果进行精度评估。运用遥感图像2001-2018年期间解译结果,对昆明市呈贡新区土地利用变化做出分析,以及对2001和2018年分类结果进行变化检测,结果表明,2001-2018年呈贡新区土地利用结构发生显着变化,城市建筑面积明显增多。(本文来源于《软件》期刊2019年06期）
土地利用监测论文开题报告
（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：
土地利用现状的动态监测是管理部门制定土地利用政策的重要依据。无人机(UAVs)遥感技术具有机动灵活、操作简便等特点,在土地利用、农业生产和防灾减灾等诸多领域发挥重要作用。本研究以江苏省农业科学院本部为例,进一步分析空间分辨率、航向和旁向重迭度等参数对小尺度土地利用现状动态监测结果的影响。结果表明,6.0 cm空间分辨率的无人机遥感数据能够满足小尺度土地利用现状2级分类的需求。同一空间分辨率下,航向和旁向重迭度均为75%的无人机观测数据在图像拼接质量上要优于航向和旁向重迭度为70%和65%的无人机观测数据。2016-2018年研究区范围内4类地物面积减少,9类地物面积增加。其中,蔬菜地面积减少近55%,荒草地和园地面积分别减少约20%和10%,坑塘面积减少约7%;温室大棚面积增加超过70%,特殊试验田和护坡面积增加30%～40%,场地和林地面积增加14%～20%,道路面积增加略大于3%。
（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。
土地利用监测论文参考文献
[1].吴海平,黄世存.基于深度学习的新增建设用地信息提取试验研究——全国土地利用遥感监测工程创新探索[J].国土资源遥感.2019
[2].于堃,单捷,王志明,卢必慧,邱琳.无人机遥感技术在小尺度土地利用现状动态监测中的应用[J].江苏农业学报.2019
[3].车一鸣.贺兰山东麓土地利用及非煤矿山监测研究[J].测绘与空间地理信息.2019
[4].田琳静,宋文龙,卢奕竹,吕娟,李焕新.基于深度学习的农业区土地利用无人机监测分类[J].中国水利水电科学研究院学报.2019
[5].夏颖.2004—2013湘潭市土地利用变化监测与分析[J].黑龙江工程学院学报.2019
[6].汪心渝,贺奋琴,陈靖涛.基于遥感影像的天津理工大学土地利用动态监测[J].价值工程.2019
[7].周鸿翔.基于3S技术开展土地利用动态监测综述[J].测绘与空间地理信息.2019
[8].徐肖,刘硕.基于决策树分类的土地利用遥感监测[J].科技风.2019
[9].郎博宇.基于定量化遥感数据的土地利用变化自动监测[J].科学技术创新.2019
[10].郑怡鹏.基于Landsat遥感影像的土地利用变化动态监测[J].软件.2019
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