导读:本文包含了地表覆被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:地表,土地利用,温度,长江流域,木兰县,环境,孔径。
地表覆被论文文献综述
郭恒亮,冯珍珍,赫晓慧,田智慧,乔宝晋[1]（2019）在《地表覆被与人口密度变化对城市地表温度的影响分析——以郑州市为例》一文中研究指出以郑州市为例,基于多期Landsat遥感影像和夜间灯光数据分析了城市地表温度、不透水面、植被以及城市人口的时空变化特征,并从不透水面、植被和人口密度叁个方面分析其对城市地表温度的影响.结果表明:郑州市明显存在地表温度中心城区高,郊区低的热岛效应,热岛斑块逐渐向东南部、西部和北部扩散且逐渐破碎化,热岛面积呈增长趋势;不透水面指数与地表温度呈显着的指数正相关关系,植被指数、人口密度与地表温度分别呈现出较显着的线性负相关和正相关关系.利用逐步回归的方法表明,不透水面是影响城市地表温度的主要原因,植被和人口密度也是影响城市地表温度的重要因素.(本文来源于《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》期刊2019年04期）
祁佳丽,李飞,李志强,薛旭东,张妹婷[2]（2019）在《基于GF-1/WFV影像的青海祁连山地区地表覆被自动分类应用研究》一文中研究指出基于GF-1/WFV影像的地表覆被自动提取方法,利用青海祁连山地区复杂、独特的地表覆被垂直变化特征,建立以祁连山地区为例的水源涵养区地表覆被分类规则。结果表明,总体分类精度为95.73%,Kappa值为0.889 6,分类精度优于80%。尝试将网络远程视频监控系统应用在遥感解译中,选取样本点近距离验证典型地物类型,包括生态脆弱区(冰川)、生物多样性重点保护区(青海小叶杨原种保护地)等,分类精度为94.8%,应用潜力大。(本文来源于《环境监测管理与技术》期刊2019年04期）
李仰征,何斌,杨梦,沈驰华,曹熙[3]（2019）在《地表覆被对岩溶区鲜土无机叁氮累积的影响》一文中研究指出通过对毕节市七星关区地表覆被差异明显的3个样地逐月采样,文章检测了土壤的铵态氮、亚硝态氮、硝态氮及有机质含量等指标,研究表明:(1)3个样地无机叁氮季节差异明显,总体上表层土壤变异程度强于深层。凉亭样地为乔灌草地,植被覆盖良好,整个剖面年均有机质含量为最高,微生物底物充足导致铵态氮含量最大。3样地土壤有机质与铵态氮相关分析表征两者存在显着性相关(r2=0.549,p<0.05)。(2)对雨量充沛的中国南方区域新鲜土壤,其铵态氮均在夏季出现全年最低值,这主要是夏季强淋溶作用所致。而在北方非(弱)季风区,全年淋溶有限且夏季氨化作用强,铵态氮恰与南方相反,为全年高浓度时段。其他学者使用风干土此规律则被掩盖,这是因为矿质化作用会导致氮素出现流转。为精准评价原位土壤氮素含量应使用鲜土检测。(3)亚硝态氮全年最大的为农地鲜土,剖面均值达到2.39 mg/kg,最小的为撂荒疏草地。这与肥料施加和地表生物返还差异有关。3样地均在夏季出现了峰值,这除了与该季节腐殖质矿质化作用加强导致土壤转为弱碱性,进而为氨氧化细菌提供了游离氨基质有关,还受夏季土壤毛管孔隙长期被水充斥形成的微域缺氧环境,反硝化作用被激发、硝酸还原酶活性增大而亚硝酸还原酶活性被抑制等因素所制约。(4)3样地硝态氮含量曲线4月以后即表现显着下降态势,最低值出现在7月。这与硝态氮自身不易被土壤胶体吸附、春季以来逐步增强的淋溶和硝酸还原酶活性增大等因素有关。(本文来源于《环境科学与技术》期刊2019年06期）
易达,甘淑,余章蓉[4]（2019）在《星云湖流域地表覆被变化与湖泊环境状况关联分析》一文中研究指出选取1996、2005、2014年的星云湖流域图像,开展流域地表覆被变化状况遥感监测,结合星云湖多年湖泊环境状况调查,进行二者的关联分析。结果表明,研究区的建设用地占比从1996年的2. 69%增长至2005年的4. 04%,而后增长至2014年的6. 30%,农用地占比由1996年的14. 77%增长至2005年的15. 88%,而后再增长为26. 23%;相应地,水质从1996年的Ⅲ类水质恶化至2005年的V类,再恶化至2014年的劣V类。流域地表覆被变化与湖泊环境质量呈现出明显的关联性。(本文来源于《浙江农业科学》期刊2019年03期）
王军,朱凤敏,杨丹[5]（2018）在《基于地表覆被变化检测的县域生态环境质量考核生态监测研究》一文中研究指出以黑龙江省哈尔滨市木兰县为试验区,基于多源多时相卫星遥感影像以及地理国情监测成果,展开地表覆被变化监测与统计分析研究。研究提出县域的生态环境质量考核内容与分类指标,结合两期遥感影像监测数据进行试验区县域生态环境质量考核地表覆被类型的变化检测研究,并基于考核指标开展统计分析,形成一套基于卫星遥感影像和地理国情监测成果的地表覆被时空变化检测工艺流程,包括数据资料收集、底图数据制作、国情数据处理、指标变化检测等,为实现地表覆被监测提供技术支撑。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年12期）
李晶瑜,叶红,张廷斌,秦岩宾,赵元峰[6]（2018）在《近20年攀枝花煤矿集中区地表覆被变化及其环境影响浅析》一文中研究指出我国绝大多数煤矿集中区生态环境脆弱,存在地表植被破坏、水土流失和土地荒漠化等现象。NDVI作为监测植被生长状态及地表覆被变化的最佳指示因子,是反映生态环境状况的重要指标。本文基于Landsat系列卫星影像,利用趋势分析和像元二分法对1995—2016年攀枝花煤矿集中区NDVI和地表覆被变化开展了研究。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年08期）
刘超,张永福,徐华君[7]（2018）在《微域尺度下的地表温度与土地利用/覆被关系研究》一文中研究指出利用2015年10月Landsat OLI数据计算新疆精河县地表温度(Land Surface Temperature,LST),基于目视解译与决策树分类结合的方法提取研究区的5类土地利用类型;在区域分割理论的基础上,结合贡献分析和相关性分析方法研究微域尺度下地表温度与土地利用/覆被之间的关系。结果表明:(1)通过影像提取出不同土地利用类型及其面积,发现其他土地(城市建筑、工业、沙漠等)占总面积54.23%,说明精河县人类活动对区域土地利用的干扰强度大。5类土地划分中,耕地占其总面积22.45%,靠近城市中心分布。水体次之,同时耕地和人类活动集中地区靠近水体分布。盐渍土受水盐运移机制的影响,分布于河流和湖泊四周,呈现环形。林草地主要在精河县南部的山区和水体下游。(2)从反演LST图中得到地表温度呈现,城市人口集中区域盐渍土、耕地、水体和林草地,即离人类活动越远,其地表温度相对越低,并且呈现环状分布。(3)通过贡献率得到与微域地表反演图相同结果其他用地(城市建筑用地、工业用地、沙漠等)对LST贡献最大,其次是林草地、耕地、盐渍地和水体。因此,在干旱区土地利用规划中应该非常关注盐渍地和其他土地(城市建筑用地、工业用地、沙漠)利用类型的合理规划,为绿洲土地开发提供建议。(本文来源于《江苏农业科学》期刊2018年12期）
张祎[8]（2018）在《长江流域土地利用/覆被变化对地表温度的影响》一文中研究指出地表温度是地学研究中一个非常重要的参量,在陆地环境相互作用过程中扮演着十分重要的角色,是全球变化研究中的关键参数,对水文、生态、环境和生物地球化学等研究有重要意义。本文以长江流域为研究区,以MODIS影像图以及土地利用/土地覆被数据为基础数据,应用分裂窗算法通过MODIS影像反演地表温度,验证地表温度结果的可信性,通过验证后,采用统计分析方法探讨研究区年度、季节、月度地表温度在时间序列变化特征。随后,采用GIS空间分析、探索性数据分析、曲线拟合等方法探讨研究白天-冷季节、白天-热季节、夜晚-冷季节、夜晚-热季节等四个季节地表温度的数值分布与空间分布特征及其差异,通过地表温度时空分布结果构建地表温度变化影响因素指标体系,探讨土地覆被及其变化、地表形态、气候、社会经济等因素对四个季节地表温度及其变化的影响,分析各因子在不同季节对地表温度影响的差异性,归纳总结地表温度变化的驱动机制。通过研究分析,得出以下结论:(1)地表温度反演结果与气温监测数据在空间和数值存在差异,差异具有空间分布和数值分布上的稳定性,表明地表温度反演结果可信度高。(2)长江流域白天地表温度平均值范围在5~30℃之间,夜晚则在-5~20℃之间,其变化趋势具有明显的“倒V型直线”分布趋势。同时白天地表温度月度数据的标准差4~7之间,夜晚则在8~11之间。不同年份各季节地表温度平均值与标准差之间差异性较小,较为明显的差异是白天地表温度标准差明显小于夜晚的标注差,白天长江流域地表温度在不同区域之间的差异性小于夜晚。(3)长江流域地表温度白天直方图曲线具有类似正态分布特征,当白天向夜晚转变时,部分区域地表温度快速下降,形成夜晚低温起伏期,部分区域地表温度下降速度较慢,形成了中温平稳区,部分区域地表温度下降缓慢,形成了高温起伏期。(4)长江流域热季节与冷季节地表温度的直方图曲线形态相似,但是其空间分布特征出现较大差异,冷季节地表温度随着纬度上升而减小,具有明显的纬度分布性。白天青藏高原等高海拔区域地表温度与四川盆地、长江中下游等低海拔区域差异性较小,而夜晚高海拔区域与低海拔区域差异性较大。(5)地表形态对地表温度具有较为显着的影响,尤其是海拔,夜晚-热季节海拔与地表温度具有显着的线性关系,但是在白天受到太阳辐射的影响,这种线性关系减弱,同时冷季节受到气候的影响,海拔与地表温度之间关系更为复杂;植被归一化指数对地表温度的影响较弱。而气候对地表温度影响显着,降水量高的区域地表温度相对更高。最后社会经济因素对地表温度影响显着,人类活动越活跃,经济越发达,对应区域地表温度最低值越来越大,社会经济与地表温度整体上具有正相关性。(6)土地覆被及其便变化对地表温度影响较为显着。耕地与林地对于地表温度变化在白天-热季节具有显着的调节作用,建设用地与水体由于城市热岛效应以及水体比热容高、水面对太阳辐射的反射作用等,使得其在不同季节地表温度差异较大。而草地、未利用地由于其特殊地理位置和植被覆盖度较低的特性,在不同季节其地表温度具有较为相似的特征。同时当土地覆被类型发生变化时,其地表温度特性和变化前后的两种土地覆被类型决定,并且不同地区域的同一土地覆被类型地表温度差异性较大。(本文来源于《中国地质大学》期刊2018-05-01）
张善峰,钱爱华,陈前虎[9]（2018）在《杭州市土地覆被变化与地表土壤渗蓄管理雨水绩效的空间分异研究》一文中研究指出本文使用3S技术、SCS-CN模型、影子工程法研究杭州市地表覆被变化与地表土壤渗蓄管理雨水绩效的空间分异,结论显示:杭州市及各城区土地覆被均呈现显着的建设用地对耕地的捕捉,土地非农利用趋势明显。杭州市地表土壤渗蓄雨水总量与总价值呈下降趋势;林地与耕地是土壤渗蓄雨水与管理雨水价值的作用主体。各城区地表土壤渗蓄雨水量与管理雨水价值整体均呈现下降趋势,上城区呈现相反趋势;整体呈现中部城区最低,近边缘城区其次,远边缘城区最高的空间格局。各城区单位面积土壤渗蓄管理雨水效能(渗蓄雨水量与管理雨水价值)整体上呈现下降的趋势,上城区呈现相反趋势;整体呈现中部城区低、边缘城区(除江干区)高的空间格局;但是效能差异没有各城区土壤渗蓄雨水量、雨水管理价值的差异性显着。(本文来源于《现代城市研究》期刊2018年04期）
向海燕,罗红霞,刘光鹏,杨任飞,雷茜[10]（2017）在《基于Sentinel-1A极化SAR数据与面向对象方法的山区地表覆被分类》一文中研究指出地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达(SAR)数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明:1)在同时运用面向对象分类方法的前提下,单时相SAR数据分类和Landsat 8 OLI数据分类精度相当,多时相SAR数据面向对象分类精度最高,总精度为85.65%,Kappa系数为0.829 9;2)与光学数据相比,SAR数据对阔叶林、人工建筑提取有优势,精度提高了10%以上,多时相特征有利于耕地和针阔混交林提取,分类精度比单时相提高了9%左右;3)研究区土地覆被类型以林地为主,占总面积的42.68%,耕地、草灌次之,人工建筑、草地与河流占地面积较少。(本文来源于《自然资源学报》期刊2017年12期）
地表覆被论文开题报告
（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：
基于GF-1/WFV影像的地表覆被自动提取方法,利用青海祁连山地区复杂、独特的地表覆被垂直变化特征,建立以祁连山地区为例的水源涵养区地表覆被分类规则。结果表明,总体分类精度为95.73%,Kappa值为0.889 6,分类精度优于80%。尝试将网络远程视频监控系统应用在遥感解译中,选取样本点近距离验证典型地物类型,包括生态脆弱区(冰川)、生物多样性重点保护区(青海小叶杨原种保护地)等,分类精度为94.8%,应用潜力大。
（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。
地表覆被论文参考文献
[1].郭恒亮,冯珍珍,赫晓慧,田智慧,乔宝晋.地表覆被与人口密度变化对城市地表温度的影响分析——以郑州市为例[J].内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版).2019
[2].祁佳丽,李飞,李志强,薛旭东,张妹婷.基于GF-1/WFV影像的青海祁连山地区地表覆被自动分类应用研究[J].环境监测管理与技术.2019
[3].李仰征,何斌,杨梦,沈驰华,曹熙.地表覆被对岩溶区鲜土无机叁氮累积的影响[J].环境科学与技术.2019
[4].易达,甘淑,余章蓉.星云湖流域地表覆被变化与湖泊环境状况关联分析[J].浙江农业科学.2019
[5].王军,朱凤敏,杨丹.基于地表覆被变化检测的县域生态环境质量考核生态监测研究[J].测绘与空间地理信息.2018
[6].李晶瑜,叶红,张廷斌,秦岩宾,赵元峰.近20年攀枝花煤矿集中区地表覆被变化及其环境影响浅析[J].测绘与空间地理信息.2018
[7].刘超,张永福,徐华君.微域尺度下的地表温度与土地利用/覆被关系研究[J].江苏农业科学.2018
[8].张祎.长江流域土地利用/覆被变化对地表温度的影响[D].中国地质大学.2018
[9].张善峰,钱爱华,陈前虎.杭州市土地覆被变化与地表土壤渗蓄管理雨水绩效的空间分异研究[J].现代城市研究.2018
[10].向海燕,罗红霞,刘光鹏,杨任飞,雷茜.基于Sentinel-1A极化SAR数据与面向对象方法的山区地表覆被分类[J].自然资源学报.2017
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