导读:本文包含了归一化水体指数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多光谱,遗传算法,土壤类型,土壤含水量
归一化水体指数论文文献综述
毛海颖,冯仲科,巩垠熙,于景鑫[1]（2014）在《多光谱遥感技术结合遗传算法对永定河土壤归一化水体指数的研究》一文中研究指出永定河流域的土壤类型及含水量与植被覆盖指数是影响该流域水量的重要因素,利用传统取样法对该流域土壤类型及含水量进行调查,耗费人力的同时还会因仪器误差等客观因素造成实验精度下降。选择永定河流域(北京地区)为研究区,利用全站仪进行野外调查测定34块样地并取样,结合1978—2009年6期的TM影像数据对土壤信息进行提取,研究该地区的土壤含水量与各类多光谱遥感因子间的相关关系,利用遗传算法对土壤归一化水体指数(NDWI)的主要影响因子进行筛选,因NDWI是基于绿波段与近红外波段的归一化比值指数,一般用来提取影像中的水体信息,效果较好。为了更准确的筛选与土壤含水量相关的因子,利用遗传算法全局择优的特点,通过控制迭代次数加速收敛来筛选关键因子。进而利用多元回归的方法建立NDWI反演模型,分析出模型的内符合精度为0.987,并利用边缘树种进行外符合精度检验,得出:土壤中速效氮、磷、钾的含量与经度相关性不明显,却与纬度和土层成正相关关系,当模型计算的迭代次数Maxgen达到最优时,内符合精度为87.6%。通过遥感影像与野外调查相结合的方法得到的土壤NDWI与植被盖度、地形、气候等相关因子的模型而计算得出的NDWI值与单纯利用传统土壤取样法得到的值进行对比分析,得出平均相对误差E为-0.021%,外符合精度P达到87.54%。该模型的建立可为日后对永定河流域土壤水分及有机质的分析与研究提供较好的实践及理论依据。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2014年06期）
周艺,谢光磊,王世新,王峰,王福涛[2]（2014）在《利用伪归一化差异水体指数提取城镇周边细小河流信息》一文中研究指出通过对归一化差异水体指数NDWI中的绿波段修正,提出了不依赖于中红外波段的伪归一化差异水体指数FNDWI(False NDWI)。使用NDWI和FNDWI分别在背景地物为城市、城郊、乡镇、村落和山区的遥感影像上进行河流水体提取,实验表明,FNDWI影像中城镇建筑用地与河流水体的可分离性较NDWI有所提升,提升率为116%~335%不等;相关性分析表明,河流宽度与可分离性提升率具有明显的负相关关系,相关系数为-0.82;分类结果显示,在城市和城郊区域,NDWI提取的水体中混杂有较多城镇建筑用地信息,而FNDWI提取的水体中基本未见混杂。总体上,FNDWI提高了2种地物的可分离性,剔除了NDWI影像混入的城镇建筑用地信息,较好地解决了NDWI城镇建筑用地与河流水体的混淆问题,尤其适用于城镇周边的细小河流。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2014年01期）
沈占锋,夏列钢,李均力,骆剑承,胡晓东[3]（2013）在《采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取》一文中研究指出河流精确提取在水资源调查、利用、变化检测及大型水利设施建设评估等方面具有非常重要的意义。通常的河流信息提取方法受影像中云、冰雪、山体阴影、大型湖泊等的干扰较大,大范围的适用性有限。以Landsat卫星遥感数据为数据源,在归一化差异水指数(NDWI)计算的基础上,首次提出采用高斯归一化水体指数(GNDWI)提取河流水体的模型,使得指数能够更大程度上保证河流提取的连续性,并通过DEM的辅助实现了其他干扰信息的去除。通过对伊犁河试验区河流信息提取的实验结果表明,该方法除了能够实现对复杂多样的河流水体信息进行自动提取外,还可有效去除阴影等信息的混淆,并能够达到较高的河流提取精度。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2013年04期）
汪宝存,苗放,陈建华,黄厚辉,赖得军[4]（2008）在《基于ASTER数据的归一化差异水体指数的建立及其应用》一文中研究指出在分析归一化差异水体指数的基础上,根据ASTER数据不同地物的光谱特征,提出了基于ASTER数据的归一化差异化水体指数NDWIASTER1、4。并且利用这一指数进行水体信息的提取,发现这是一种简单易行结果客观有效的提取水体的方法。(本文来源于《测绘科学》期刊2008年02期）
李文波,于春颖,张秋文,曹波[5]（2008）在《基于归一化水体指数的水域面积估算研究》一文中研究指出以ETM+影像为数据源,采用2种归一化水体指数分别从遥感数据中定量提取水域面积,并将提取结果和监督分类提取结果做比较。研究表明,3种模型都能从ETM+遥感数据中准确提取水体信息,并且归一化水体指数模型简单计算速度快,适合用于水域面积的动态监测。选用优良的训练样本,监督分类提取的结果和归一化差异水体指数相同或者更优。(本文来源于《人民长江》期刊2008年02期）
徐涵秋[6]（2005）在《利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究》一文中研究指出在对M cfeeters提出的归一化差异水体指数(NDWI)分析的基础上,对构成该指数的波长组合进行了修改,提出了改进的归一化差异水体指数MNDWI(M odified NDWI),并分别将该指数在含不同水体类型的遥感影像进行了实验,大部分获得了比NDWI好的效果,特别是提取城镇范围内的水体。NDWI指数影像因往往混有城镇建筑用地信息而使得提取的水体范围和面积有所扩大。实验还发现MNDWI比NDWI更能够揭示水体微细特征,如悬浮沉积物的分布、水质的变化。另外,MNDWI可以很容易地区分阴影和水体,解决了水体提取中难于消除阴影的难题。(本文来源于《遥感学报》期刊2005年05期）
归一化水体指数论文开题报告
（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：
通过对归一化差异水体指数NDWI中的绿波段修正,提出了不依赖于中红外波段的伪归一化差异水体指数FNDWI(False NDWI)。使用NDWI和FNDWI分别在背景地物为城市、城郊、乡镇、村落和山区的遥感影像上进行河流水体提取,实验表明,FNDWI影像中城镇建筑用地与河流水体的可分离性较NDWI有所提升,提升率为116%~335%不等;相关性分析表明,河流宽度与可分离性提升率具有明显的负相关关系,相关系数为-0.82;分类结果显示,在城市和城郊区域,NDWI提取的水体中混杂有较多城镇建筑用地信息,而FNDWI提取的水体中基本未见混杂。总体上,FNDWI提高了2种地物的可分离性,剔除了NDWI影像混入的城镇建筑用地信息,较好地解决了NDWI城镇建筑用地与河流水体的混淆问题,尤其适用于城镇周边的细小河流。
（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。
归一化水体指数论文参考文献
[1].毛海颖,冯仲科,巩垠熙,于景鑫.多光谱遥感技术结合遗传算法对永定河土壤归一化水体指数的研究[J].光谱学与光谱分析.2014
[2].周艺,谢光磊,王世新,王峰,王福涛.利用伪归一化差异水体指数提取城镇周边细小河流信息[J].地球信息科学学报.2014
[3].沈占锋,夏列钢,李均力,骆剑承,胡晓东.采用高斯归一化水体指数实现遥感影像河流的精确提取[J].中国图象图形学报.2013
[4].汪宝存,苗放,陈建华,黄厚辉,赖得军.基于ASTER数据的归一化差异水体指数的建立及其应用[J].测绘科学.2008
[5].李文波,于春颖,张秋文,曹波.基于归一化水体指数的水域面积估算研究[J].人民长江.2008
[6].徐涵秋.利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究[J].遥感学报.2005