导读:本文包含了遥感影像数据论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遥感影像数据,统筹管理,目录,资源主管部门,汇交,统筹工作,影像,数据成果,地理信息技术,财政预算
遥感影像数据论文文献综述
张涛,李苏[1]（2020）在《贵州遥感影像数据实行目录内统筹管理》一文中研究指出本报讯(张涛通讯员李苏)为规范遥感影像统筹管理,促进遥感影像有序开发和共享利用,有力保障新型基础测绘体系的构建和集约高效用好财政资金,日前,贵州省印发《遥感影像统筹管理办法》(以下简称《办法》)。自公布之日起施行,有效期5年。《办法》所称遥感(本文来源于《中国自然资源报》期刊2020-01-10）
武新宇,孙立双,谢志伟,张丹华,于莉莉[2]（2019）在《遥感影像与POI数据相结合的城市建成区提取适用性研究——以沈阳市为例》一文中研究指出城市建成区的发展状况是地理国情监测的重要内容,本文基于遥感影像数据和POI数据对城市建成区进行提取,针对二者的适用性问题进行了研究。试验以沈阳市为研究区域,在研究区域内选择2016年遥感影像数据和POI数据作为数据源进行对比分析。首先,对遥感影像数据和POI数据进行预处理;其次,通过监督分类的方法对遥感影像进行建成区的提取;然后,采用核密度估计法分析POI数据并提取出建成区;最后,利用迭加分析法对比分析这两种数据的适用性。试验结果表明:使用遥感影像数据作为数据源可以较为全面客观地反映城市建成区的发展现状;利用POI数据提取出的城市建成区具有较强的经济属性,能够很好地反映出城市中的经济活跃区。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年11期）
程滔,吴芸,郑新燕,杨刚,白驹[3]（2019）在《面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法》一文中研究指出以地理国情监测高分辨率遥感影像及高精度地表覆盖分类产品为数据源,提出了一种面向遥感影像智能分类、基于位置匹配技术的全国尺度海量样本数据采集方法。根据数据源特征,研究了县域采集数量权重设置、坐标投影转换、栅格灰度重采样、无效样本数据过滤、地表覆盖分类码映射、样本数据命名标识、特定地表覆盖类型样本数据采集等关键技术,构建了位置匹配的遥感影像数据与分类标签数据组成的样本数据对,开发了样本数据自动采集软件。利用该方法,以县级行政区划为单元,实现了全国尺度海量样本数据采集。选取其中5个县域的成果,评估了方法的实用性及运算性能。研究表明:该方法提升了生产全国尺度海量样本数据的计算响应速度;采集的样本数据能够满足遥感影像智能分类对样本源高质量、大规模的需求,提升了遥感影像分类与预测的准确度。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年10期）
任凯,孙伟伟,孟祥超,杨刚[4]（2019）在《GF-5高光谱遥感影像的数据融合对比分析》一文中研究指出湿地是珍贵的自然资源,也是重要的生态系统,有着不可替代的综合功能,具有物质生产、气候调控、水分调节、净化大气、维持生物多样性等功能,近年来,随着湿地的破坏不断加大,湿地的监测和保护至关重要。遥感作为一种重要的技术手段,可对湿地进行大范围的精细监测。近年来高光谱卫星发展尤为迅速,GF-5卫星是由中国设计并于2018年5月发射的一颗高光谱卫星传感器,可用于同时观察陆地和大气,为地表监测提供了重要数据来源。GF-5高光谱数据提供330个光谱带,空间分辨率为30米,条带宽度达60公里。与世界上其它高光谱传感器相比,GF-5传感器具有明显的优势。通过图像融合方法,可以将高光谱数据与多光谱数据进行融合,得到同时具有高空间分辨率与高光谱分辨率的图像数据,可应用于湿地精细分类与监测,拓展高光谱数据的应用范围。当前图像融合方法主要包括四大类:1)成分替换方法(CS)、2)多分辨率分析方法(MRA)、3)基于子空间的方法、4)基于图像映射的方法。为了验证不同融合方法在GF-5真实数据之中的融合性能,为GF-5数据的后续融合应用提出指导性建议,本次实验采用了当前可获得的八种融合方法,包括:GSA、MTF-GLP、SFIM、CNMF、LANARAS、FUSE、MAP-SMM和HCM。并且采用了GF-1、GF-2和哨兵-2A多光谱数据分别与GF-5数据进行融合。对比结果显示:1) GSA与MTF-GLP具有稳定的融合性能,基于子空间的融合方法对不同数据的融合性能不同,HCM在数据融合性能较差。2)当GF-5与GF-1数据融合时,GSA、LANARAS、MTF-GLP取得了最好的融合效果;当GF-5与GF-2数据融合时GSA、FUSE、MTF-GLP具有最稳定的融合性能;当GF-5与哨兵-2A数据融合时,GSA、MTF-GLP、SFIM和CNMF取得了最好的融合效果。(本文来源于《浙江省地理学会2019年学术年会暨乡村振兴高峰论坛论文摘要集》期刊2019-10-25）
徐放,罗成,杨静[5]（2019）在《基于高清遥感影像地类识别数据的建设用地紧凑度研究——以武汉市为例》一文中研究指出通过遥感影像数据识别地类信息的技术在未来国土空间规划编制和管理过程中具有广泛应用前景。本文在现有卷积神经网络应用的基础上,从地块边缘识别、运算效率提升、网络结构优化、语义分割细化等角度进行算法优化,提升了影像识别效率和准确性,并将应用优化后的算法,对武汉市建设用地紧凑度进行了量化分析。(本文来源于《活力城乡 美好人居——2019中国城市规划年会论文集（10城市影像）》期刊2019-10-19）
胡子龙,赵强[6]（2019）在《无人机低空遥感影像数据的获取与处理分析》一文中研究指出随着互联网科技和智能信息等技术不断发展,越来越多先进的科技被应用到了无人机中,并且无人机被应用到了各个领域。本文通过实验研究探讨了无人机低空遥感系统的构成方式,并对影响数据的获取和处理进行了简要的分析,希望能够为无人机低空遥感影像数据的获取与处理研究提供一定的参考价值。(本文来源于《中国新通信》期刊2019年16期）
孙江锋,侯宪东,马增辉[7]（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）
潘雪琛,姜挺,余岸竹,王鑫,张一[8]（2019）在《基准影像数据辅助遥感影像几何定位》一文中研究指出针对遥感卫星影像几何定位时实测控制数据不足的情况,提出利用影像范围内基准影像数据辅助定位提高精度的方法。由遥感影像匹配得到同名像点,利用高精度影像数据和高程数据获取物方平面和高程坐标后,将其视为精度较低的控制点参与区域网平差,从而实现在不额外增加实测控制条件的情况下提高定位精度。经过在国内外3个地区进行一系列试验,验证了方法的可行性和有效性,对提升线阵遥感影像几何定位精度效果显着。(本文来源于《遥感学报》期刊2019年04期）
郝怀旭,万太礼,罗年学[9]（2019）在《利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类》一文中研究指出针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题,提出了一种利用OpenStreetMap(OSM)数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同,该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先,基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注,为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响,采用聚类分析的方法对样本进行提纯;其次,使用形态学轮廓来提取影像的结构特征,挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息,与光谱特征相迭加并输入分类器进行分类。试验证明,本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力;同时,联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性,得到较高的分类精度。(本文来源于《测绘通报》期刊2019年07期）
刘闯,石瑞香,张应华,申艳,马军花[10]（2019）在《2015年全球岛(礁)有多少？陆地面积及海岸线长几何？——基于Google Earth遥感影像的数据结果》一文中研究指出IPCC最新报告指出到本世纪末海平面预计平均上升40-63 cm。在这种情况下,海岸带和小岛屿受到的影响将非常明显。联合国可持续发展目标中也特别强调促进小岛屿发展中国家建立增强能力的机制。2015年全球米级空间分辨率海陆(岛)岸线数据集是《基于GoogleEarth遥感影像全球多尺度海陆(岛)岸线数据集(2015)》的一部分,它是在Google Earth遥感卫星影像(2015±2年)基础上通过人机交互为主的研发方法得到的。数据结果表明,2015年全球陆地总面积(包括大陆和岛/礁)为147,493,462.77 km~2,其中,大陆面积137,126,029.55 km~2,岛(礁)面积10,367,433.22 km~2。全球大陆海岸线总长度734,739.56 km,岛(礁)海岸线总长度1,766,013.29 km。在全球七大洲中,以亚洲面积最大,面积为44,127,508.85km~2,占全球陆地总面积的29.91%;以下分别为非洲(29,834,614.26 km~2,20.23%)、北美洲(24,243,886.75 km~2,16.44%)、南美洲(17,741,013.97 km~2,12.03%)、南极洲(12,610,490.93 km~2,8.55%)、欧洲(9,996,090.89 km~2,6.78%)和大洋洲(8,939,857.13km~2,6.06%)。2015年全球共有岛(礁)656,850个(面积大于6 m2),其中95.70%的岛(礁)面积在1 km~2以下。全球仅有28,263个岛屿面积在1 km~2以上,占全球岛(礁)总量的4.3%,但其面积占据了全球岛(礁)总面积的99.76%,特别是岛屿面积超过20万km~2的9个大岛屿面积占全球岛(礁)总面积的一半以上(55.84%)。最大岛屿为格陵兰岛,其主岛的面积为2,112,450.44 km~2。在各大洲中,北美洲岛(礁)数量最多,271,128个,占全球岛(礁)总量的41.27%;面积也最大,为4,185,970.55 km~2,占全球岛(礁)总面积的40.38%。全球海岸线总长度为2,500,752.85 km,以北美洲的海岸线最长,为875,242.66 km,占全球海岸线总长度的34.99%,以下分别为亚洲(587,803.99 km,23.51%)、欧洲(382,001.76 km,15.28%)、南美洲(250,230.74 km,10.01%)、大洋洲(201,622.08 km,8.06%)、非洲(121,545.74 km,4.86%)和南极洲(82,305.88 km,3.29%)。该数据集以.kmz、.shp.rar(压缩.shp格式)和.xlsx叁种数据格式存储,压缩后的数据量为4.97 GB。(本文来源于《全球变化数据学报(中英文)》期刊2019年02期）
遥感影像数据论文开题报告
（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：
城市建成区的发展状况是地理国情监测的重要内容,本文基于遥感影像数据和POI数据对城市建成区进行提取,针对二者的适用性问题进行了研究。试验以沈阳市为研究区域,在研究区域内选择2016年遥感影像数据和POI数据作为数据源进行对比分析。首先,对遥感影像数据和POI数据进行预处理;其次,通过监督分类的方法对遥感影像进行建成区的提取;然后,采用核密度估计法分析POI数据并提取出建成区;最后,利用迭加分析法对比分析这两种数据的适用性。试验结果表明:使用遥感影像数据作为数据源可以较为全面客观地反映城市建成区的发展现状;利用POI数据提取出的城市建成区具有较强的经济属性,能够很好地反映出城市中的经济活跃区。
（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。
遥感影像数据论文参考文献
[1].张涛,李苏.贵州遥感影像数据实行目录内统筹管理[N].中国自然资源报.2020
[2].武新宇,孙立双,谢志伟,张丹华,于莉莉.遥感影像与POI数据相结合的城市建成区提取适用性研究——以沈阳市为例[J].测绘通报.2019
[3].程滔,吴芸,郑新燕,杨刚,白驹.面向遥感影像智能分类的海量样本数据采集方法[J].测绘通报.2019
[4].任凯,孙伟伟,孟祥超,杨刚.GF-5高光谱遥感影像的数据融合对比分析[C].浙江省地理学会2019年学术年会暨乡村振兴高峰论坛论文摘要集.2019
[5].徐放,罗成,杨静.基于高清遥感影像地类识别数据的建设用地紧凑度研究——以武汉市为例[C].活力城乡美好人居——2019中国城市规划年会论文集（10城市影像）.2019
[6].胡子龙,赵强.无人机低空遥感影像数据的获取与处理分析[J].中国新通信.2019
[7].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
[8].潘雪琛,姜挺,余岸竹,王鑫,张一.基准影像数据辅助遥感影像几何定位[J].遥感学报.2019
[9].郝怀旭,万太礼,罗年学.利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类[J].测绘通报.2019
[10].刘闯,石瑞香,张应华,申艳,马军花.2015年全球岛(礁)有多少？陆地面积及海岸线长几何？——基于GoogleEarth遥感影像的数据结果[J].全球变化数据学报(中英文).2019
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