导读:本文包含了信息提取分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:遥感监测,采矿迹地,精度分析,精度评定
信息提取分析论文文献综述
张松浩,张绪棋[1](2019)在《小区域采矿迹地遥感监测信息提取与分析》一文中研究指出应用遥感技术对采矿迹地的情况进行监测,可以迅速获得采矿迹地比较全面、客观和动态的资料,能做到最大化且智能化地对采矿迹地空间进行分析和管理。以马兰庄铁矿为例,对遥感影像作预处理后,再目视解译、分类、精度评定、数据提取、生成分类统计分析表,并依据分析表生成地物变化折线图,根据四年数据的变化情况对研究区地物的变化进行分析。由地物统计变化折线图可得出该地四年间水体没有较大改变,植被覆盖相对变化不大,采场与植被覆盖为负相关,尾矿及尾矿复垦与采场大致呈正相关,建筑物逐年增加。利用不同年份的遥感影像图及基本遥感技术对采矿迹地进行监测和分析,可以有效反演地物变化情况,为了解采矿迹地地物信息和地物之间的变化关系提供一定依据。(本文来源于《化工矿物与加工》期刊2019年12期)
陈军林,彭润民[2](2019)在《内蒙古东升庙超大型矿床北部地区水系沉积物数据空间分析及成矿信息提取》一文中研究指出东升庙超大型矿床是华北地台北缘西段的重要矿床,其外围找矿工作正在逐渐展开。其北部外围地区属于狼山西段,地质构造复杂,岩浆活动强烈,矿化类型多样,成矿条件有利,找矿潜力大。该区基岩裸露、基本无覆盖,水系沉积物测量是该地区找矿的重要手段之一。水系沉积物数据处理的最主要目的是提取异常,研究区岩性种类多,地质单元构成较复杂。水系沉积物异常提取的地球化学背景复杂多变,会干扰异常的提取。为克服复杂背景对于异常提取的干扰,本文提(本文来源于《第九届全国成矿理论与找矿方法学术讨论会论文摘要集》期刊2019-12-13)
董天姿[3](2019)在《地质实验测试中异常信息提取与集成的方法分析》一文中研究指出文章指出地质实验测试是地质工程中的重要步骤,根据实验结果可以帮助人工对地质情况进行评估,判断地质灾害、地基强度的问题。在地质实验测试开展过程当中,必须先获取基础数据才能开始实验,这些数据当中难免会存在异常信息,此类信息与其他信息存在差别,但同样是实验测试的重要目标,而异常信息不能与其他信息混为一谈,所以必须被提取出来,集成后才能展开工作,因此地质实验测试工作人员,应当掌握异常信息提取以及集成的方法。(本文来源于《内蒙古科技与经济》期刊2019年21期)
甄冬松,王性猛,岳东杰[4](2019)在《基于EEMD分解的索塔GPS变形信息提取及周日变形分析》一文中研究指出索塔是大跨度桥梁的基础和支撑,采用GPS进行高索塔的动态监测时受各种误差的影响,直接获得的GPS坐标时间序列难以反映出索塔自身的形变特性。根据苏通大桥GPS监测试验,介绍了利用EEMD方法对苏通大桥索塔GPS监测序列进行了多尺度分析,并根据各尺度的频率分布情况提取了索塔自振信号和变形信息,结合全站仪测量结果,比较分析了该索塔周日变形特性,验证了EEMD方法在高索塔GPS监测中的可行性,也为苏通大桥索塔养护管理提供了技术支持和参考。(本文来源于《城市勘测》期刊2019年05期)
蒋锐[5](2019)在《GoogleEarth图像房屋信息提取的应用分析》一文中研究指出GoogleEarth遥感图片易于获取,利用其提取房屋信息是一个值得探索的方向。通过叁个应用探讨相关技术,对未来的研究提供借鉴。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2019年10期)
樊舒迪,刘振华,胡月明[6](2019)在《基于光谱特征分析的城市建设用地信息提取》一文中研究指出以广州市为例,基于Landsat8 OLI影像光谱特征分析和归一化指数构建,研究快速、准确地提取城市建设用地信息的原理以及方法。对研究区进行目视解译和光谱分析,并选取合适的归一化指数SAVI(Soil Adjusted Vegetation Index)、NDBI(Normalized Built-up Index)、MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)用于区分研究区简化分类的地物(植被、水体和建筑物),通过NDBI与NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)的差值进行波段组合,并用基于栅格的逻辑计算提取稀疏植被背景下的建筑物信息。在抽取的样本中,建筑物信息分类的用户精度为90.32%,非建筑信息分类的用户精度为86.36%,实验的总体精度为89.29%。研究结果表明,归一化指数的波谱间差异分析和逻辑判断的栅格计算,可以简化光谱分析过程,并快速、准确地获取建筑物信息,为土地科学的后需研究提供有效的数据支撑和城市信息分析结果。(本文来源于《数字通信世界》期刊2019年10期)
宋伟,贺伟,鹿旭升,崔红婕[7](2019)在《遥感图像道路信息提取的仿真分析研究》一文中研究指出随着遥感技术的飞速发展,高分辨率遥感图像变得极易获得,而提取遥感图像中道路信息更是具有极大的现实意义。从遥感图像中提取的道路信息是结合直方图阈值分割技术和数学形态学研究出一种半自动的遥感图像道路提取方法。通过观察遥感图像的灰度直方图,选择出合适的阈值并分割出初始道路信息。初始道路会包含大量的颗粒噪声且道路会出现间断等情况。利用中值滤波器能够滤除原始道路图像中的颗粒噪声,利用数学形态学的方法可以消除物体间的粘连和填充道路孔洞。通过仿真分析,验证了研究的遥感图像道路提取方法和有效性。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年25期)
刘志军,莫荣海,孙喜娇,吕晓梅[8](2019)在《高分一号数据分辨率对植被覆盖度信息提取影响分析》一文中研究指出精确的掌握地表植被覆盖度信息能够为生态环境建设提供可靠的参考数据。选取GF1-WFV(16m)影像、GF1-PMS(8m)影像、融合(2m)影像,并对这些影像进行处理提取植被覆盖度信息,进一步分析不同影像之间植被覆盖度信息的差异性。研究结果表明:高分一号影像随着分辨率的提高,影像植被覆盖度的空间结构逐渐明显清晰,纹理越平滑,细节信息越明显;植被覆盖度信息量随影像分辨率提高,所含信息量不断增加,提取的效果增强,同时植被覆盖度信息分布呈现中间聚拢的状态;GF1-WFV影像、GF1-PMS影像、融合影像的植被覆盖度估算的精度分别为63.11%、73.88%、82.13%。因此,高分一号不同分辨率的影像对植被覆盖度的提取差异明显。(本文来源于《农村经济与科技》期刊2019年15期)
李婉秋,王伟,章传银,钟玉龙,尹财[9](2019)在《基于奇异谱分析的CORS大地高时序形变信息提取》一文中研究指出为增强信号提取的信噪比,采用奇异谱分析(SSA)对测站大地高序列进行分解与重构,利用仿真实验确定嵌入维数与截断主分量个数的选取原则,进一步将SSA方法应用到CORS时序形变信息提取中。通过FFT分析发现,大地高时序以分解的季节性变化成分为主,重构后时序标准差明显减小,表明SSA方法可有效提高CORS大地高时序信噪比,起到降噪平滑作用。研究结果对地壳垂直形变特征表达及SSA应用拓展具有一定意义。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年08期)
索飞,乐红安,黄国平[10](2019)在《基于AMSR-E海冰密集度北极海冰信息提取与分析》一文中研究指出北极海冰对全球气候有着极大的影响,北极海冰变化的监测具有重要意义。本文基于2003-2010年的AMSR-E海冰密集度数据,分析海冰年际变化和年间变化,初步揭示了北极海冰变化趋势,并分析海冰变化的主导因素。结果显示,2003-2010年海冰面积呈减小趋势,而且长期冰也逐渐减少。海冰与温度呈负相关关系,相关系数达-0.81,海冰面积有下降趋势,说明全球气温有升高趋势,海冰对全球气温变化具有指示作用。(本文来源于《智库时代》期刊2019年32期)
信息提取分析论文开题报告
(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:
东升庙超大型矿床是华北地台北缘西段的重要矿床,其外围找矿工作正在逐渐展开。其北部外围地区属于狼山西段,地质构造复杂,岩浆活动强烈,矿化类型多样,成矿条件有利,找矿潜力大。该区基岩裸露、基本无覆盖,水系沉积物测量是该地区找矿的重要手段之一。水系沉积物数据处理的最主要目的是提取异常,研究区岩性种类多,地质单元构成较复杂。水系沉积物异常提取的地球化学背景复杂多变,会干扰异常的提取。为克服复杂背景对于异常提取的干扰,本文提
(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。
信息提取分析论文参考文献
[1].张松浩,张绪棋.小区域采矿迹地遥感监测信息提取与分析[J].化工矿物与加工.2019
[2].陈军林,彭润民.内蒙古东升庙超大型矿床北部地区水系沉积物数据空间分析及成矿信息提取[C].第九届全国成矿理论与找矿方法学术讨论会论文摘要集.2019
[3].董天姿.地质实验测试中异常信息提取与集成的方法分析[J].内蒙古科技与经济.2019
[4].甄冬松,王性猛,岳东杰.基于EEMD分解的索塔GPS变形信息提取及周日变形分析[J].城市勘测.2019
[5].蒋锐.GoogleEarth图像房屋信息提取的应用分析[J].计算机产品与流通.2019
[6].樊舒迪,刘振华,胡月明.基于光谱特征分析的城市建设用地信息提取[J].数字通信世界.2019
[7].宋伟,贺伟,鹿旭升,崔红婕.遥感图像道路信息提取的仿真分析研究[J].科技创新与应用.2019
[8].刘志军,莫荣海,孙喜娇,吕晓梅.高分一号数据分辨率对植被覆盖度信息提取影响分析[J].农村经济与科技.2019
[9].李婉秋,王伟,章传银,钟玉龙,尹财.基于奇异谱分析的CORS大地高时序形变信息提取[J].大地测量与地球动力学.2019
[10].索飞,乐红安,黄国平.基于AMSR-E海冰密集度北极海冰信息提取与分析[J].智库时代.2019