一、Landsat7卫星快速格式数据产品（论文文献综述）
段四波,茹晨,李召良,王猛猛,徐涵秋,历华,吴鹏海,占文凤,周纪,赵伟,任华忠,吴骅,唐伯惠,张霞,尚国琲,覃志豪[1]（2021）在《Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展》文中认为作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量,地表温度在众多领域中都发挥着重要作用,包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等。Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中。本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状,梳理了2001年—2020年20年间基于Landsat热红外数据的地表温度遥感反演与应用的相关文献发表及互引情况,系统地综述了基于Landsat热红外数据的地表温度反演算法,包括基于辐射传输方程的算法、单窗算法、普适性单通道算法、实用单通道算法和分裂窗算法等。在此基础上,进一步介绍了每种算法的参数化方案,包括地表比辐射率和大气参数的估算方法。最后针对Landsat热红外数据地表温度遥感反演提出了未来可能的发展趋势与研究方向。
李遥[2]（2020）在《红碱淖水体时空动态变化研究》文中提出红碱淖位于西北干旱半干旱地区,在当地的气候调节、水资源平衡及生物多样性保持等方面发挥着重要作用。然而,近些年来红碱淖面积不断萎缩,影响其生态、经济、社会功能的发挥。本文以红碱淖为研究对象,基于1986-2020年359景Landsat影像,使用土壤湿度监测指数（Soil Moisture Monitoring Index,SMMI）结合大津算法（OTSU）获取湖泊面积;基于面积数据及水线法,结合ASTER GDEM（V2.0）数据获取1986-2020年湖泊水位;将面积与水位相结合,获取红碱淖多年水量变化量,分析34a间红碱淖面积、水位、水量变化的变化趋势和特征,并利用数字海岸线分析系统（Digital Shoreline Analysis System,DSAS）中的湖岸线净移动距离（Net shoreline movement,NSM）及变化速率（Linear Regression Rate,LRR）定量分析湖泊面积空间位置上的变化趋势;论文最后分别建立红碱淖湖泊及流域的水量平衡模型计算湖泊地下水变化及流域水量变化情况,并利用气象及统计数据,基于Pearson相关分析、岭回归分析及地理探测器探讨了湖泊水体演变的主要驱动因子。结果表明:（1）红碱淖整体呈三角形,其面积、水位及水量变化在34a间变化趋势可分为波动（1986-1997,分别由 57.4km2、1211.28m、-2×105m3 变为 56.94km2、1211.19m、-5.42×106m3）-快速缩减（1997-2016,分别由 56.94km2、1211.19m、-5.42×106m3变为30.14km2、1205.86m、-2.33×108m3）-增加（2016-2020,分别由 30.14km2、1205.86m、-2.33×108m3变为 38.68km2、1207.43m、-1.84×108m3）的趋势。空间上,1986-1997 年,红碱淖NSM、LRR分别为77.60m、4.69m/a,其三角形三个顶点处缩减趋势较明显;1997-2015年,红碱淖NSM、LRR分别为900.00m、44.30m/a,三角形三个顶点处尤其是东南角缩减趋势最为明显;2015-2020年,红碱淖NSM、LRR分别为278.70m、57.90m/a,三角形三个顶点处扩张趋势较为明显。本文所得的红碱淖面积与前人研究结果变化趋势相似,说明本文所得结果具有可靠性。红碱淖面积、水位、水量变化在1986-1997年处于较高水平且变化较小、较稳定,主要因为此阶段红碱淖气象条件比较稳定;1997-2015年红碱淖面积、水位及水量变化呈快速减少趋势,主要受人为因素影响,其中工业产值的增加为主要影响因子,榆林市多年经济公报显示煤炭产值占工业总产值的70%以上,因此推测煤矿开采是地下水流失的主要原因;2016年后红碱淖面积、水位及水量变化增加的主要原因为红碱淖上游河流的开闸放水、降雨量增加及小煤矿的关闭。（2）红碱淖面积在1986-1997年处于较高水平,围绕54.3km2上下波动,因此将此阶段作为平衡期,此阶段地下水补给量最大,为9.81×106m3;1997-2015年红碱淖呈现快速缩减趋势,此阶段为缩减期,地下水补给量为-2.47× 106m3,说明湖泊向地下水进行补给;2016-2019年,红碱淖水量变化呈增加趋势,此时期地下水向湖泊进行补给,补给量为4.97×105m3。红碱淖流域水量ΔS在2000-2015年均为负值,水量处于亏损状态,其中2000-2007出现了上升-回落的趋势,由2000年的-1.46×108m3变为2007年的-1.32×108m3;2008-2015年,ΔS呈现波动上升趋势,由2008年的-7.63×107m3增加为2015年的-3.45×107m3;2016-2018年红碱淖流域ΔS呈现上升-下降的变化趋势,由2016年的4.62×107m3变为2018年的1.51×107m3,ΔS均为正值,水量处于盈余状态。总体上,2000-2018年红碱淖流域水量变化整体呈上升趋势,气候变化可能是红碱淖流域近年来水量增加的主要原因。
陈勇[3]（2020）在《LAI产品真实性检验系统开发及GF1-LAI产品验证分析》文中认为作为地表生态系统的重要生物参量,叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）在作物长势监测、作物估产及全球变化等领域有重要意义。由于卫星传感器噪声、大气影响、地表复杂性等因素,导致反演得到的叶面积指数产品存在误差。为了满足应用要求,须对产品进行真实性检验,以便验证叶面积指数遥感产品能否达到精度要求。尽管全球已出现众多真实性检验理论与方法,但尚未形成系统的工作以实现业务化运行。为实现LAI产品便捷、高效的真实性检验,本文设计一套完备的叶面积指数真实性检验系统,并应用于湖北宜昌和内蒙古锡林郭勒区域GF1 LAI产品的验证,对两个区域2017-2019年GF1 LAI产品的精度和准确性进行系统性的分析与评价。本文主要的工作内容包括以下几个方面:（1）基于 MFC（Microsoft Foundation Classes）框架,通过调用 GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）库和Matlab引擎（Engine）,在对真实性检验方法与技术研究的基础上,完成对叶面积指数遥感产品真实性检验系统的设计。该系统在已构建的叶面积指数真实性检验数据库的基础上,可以完成对多种叶面积指数产品的数据获取、预处理、时空匹配、精度验证等功能,并自动生成真实性检验报告单,实现叶面积指数产品的自动化真实性检验。（2）在该系统的支持下,通过与Landsat7 LAI产品对比,在时空连续性、时空一致性分析的基础上,完成了高分一号卫星在湖北宜昌和锡林郭勒地区LAI产品的间接验证。结果显示,两种产品都表现出很强的空间一致性,在不同植被类型下,除在常绿阔叶林地区（RMSE=1.2443）的一致性稍差,其它植被类型区的空间差异都很小;从时间序列上看,GF1 LAI有着与Landsat7 LAI产品一致的季节变化和年际变化,并且非森林地区（耕地、草地、灌丛）的差异结果要比森林地区的好;比较起来,GF1 LAI产品在以上两个区域的时间和空间连续性都要优于Landsat7 LAI,GF1 LAI产品在不同植被类型下的有效像元比例高于Landsat7 LAI产品,同时在月缺失比例上,GF1 LAI产品也有更少的缺失。（3）使用开发的LAI遥感产品真实性检验系统,通过与CERN站点LAI地面实测值对比,进行了湖北宜昌和锡林郭勒区域GF1LAI产品的直接验证。结果表明,GF1 LAI产品的均方根误差（RMSE=0.95）稍高于Landsat7LAI（RMSE=1.18）,同时GF1 LAI产品与地面实测值的相关性（R2=0.71）也要高于Landsat7 LAI的（R2=0.61）。整体看来,开发的LAI遥感产品真实性检验系统可以快速、客观的实现LAI产品的真实性检验。在对GF1 LAI产品的验证中,发现GF1 LAI产品相比于Landsat7 LAI产品在空间和时间上都有更好的连续性,更适宜于在大范围区域、长时间序列上对LAI产品的应用。
孟岩[4]（2020）在《泰山优势树种人工林林分分布动态及森林健康评价》文中认为泰山森林植被是我国华北地区暖温带落叶阔叶林带植物群落的典型代表,其保护和管理意义重大。泰山森林大多数为20世纪五六十年代营造的人工林,尽管当时的短时间大面积造林对于快速绿化起到了积极作用,但限于当时经济技术条件和种质资源的制约,造林以纯林为主,树种主要选择了松类（Pinus）（主要是油松（Pinustabulaeformis））、栎类（Quercus）、刺槐（Robiniapseudoacacia）和侧柏（Platycladus orientalis）,且造林密度大,林分组成结构不尽合理。加之现今泰山的人工林基本已经达到了成熟林甚至过熟林阶段,抵御外界干扰的能力下降,当遇到虫害、极端逆境等外在影响时,往往会出现严重受害甚至大片死亡现象。泰山森林亟待进行健康评价并在此基础上进行科学营林。本研究旨在通过对泰山国有林场优势树种人工林林分分布动态进行跟踪调查,探讨林分分布动态变化规律及与森林生态系统健康的关系,进而评价泰山森林健康水平并找到主要制约因子,在此基础上有针对性的提出相应的营林措施建议。以泰山国有林场为研究区,基于遥感影像,开展了人工林林分分布的动态变化研究并结合研究区森林资源二类调查数据进行森林健康评价。（1）基于GEE（Google Earth Engine）平台获取了2000年及2016年的多光谱Landsat影像数据。应用empirical rotation校正模型对2000年及2016年的遥感影像进行地形光照校正,降低山区地形阴影的影响;（2）搜集研究区2000年的泰山林场各管理区森林资源现状图（纸质）,通过在影像上加载各管理区边界线,并将遥感影像中的山脊、山谷走向和明显地物标识与纸质版森林资源现状图相结合,在GIS（Geographic Information System）平台下手动画出2000年的主要林分分布样本;2016年的林分分布样本来源于研究区基于ArcGIS的森林资源二类调查结果,通过对树种结构和优势树种两个属性进行同时选择而获得;（3）分别应用2000年的Landsat7 ETM+（Enhanced Thematic Mapper）影像及2016年的Landsat 8 OLI（Operational Land Imager）影像（其中每一年份应用4期影像）,在地形光照校正的基础上,结合搜集并在GIS系统下处理的样本数据,应用随机森林RF（Random Forest）分类器对研究区2个年份的林分组成及分布进行研究,得到研究区2000年及2016年的四类主要林分分布图;（4）在ArcGIS10.1下,将2000年及2016年的林分分类结果由栅格格式转化为矢量格式,并进行空间叠加,通过建立新的属性字段,对2000年和2016年的树种代码进行对比,将树种代码未发生变化的区域删除,保留变化的区域,得到研究区跨度16年的优势树种林分分布变化结果图;（5）通过对林分变化明显的区域设置样地,对样地进行详细外业调查,研究了泰山人工林林分分布变化的规律及驱动机制;（6）在欧空局ESA（European Space Agency）官网下载Sentinel-2A遥感影像数据,通过建立模型对泰山森林的植被健康程度进行遥感反演,获得森林植被健康程度指标因子;（7）将通过Sentinel-2A数据提取的指标因子与森林资源二类调查中提取的指标因子结合起来,通过层次分析法AHP（Analytic Hierarchy Process）确定各指标因子权重,对泰山森林进行健康评价。本研究探讨了泰山主要人工林林分类型（松类人工林、栎类人工林、刺槐人工林和侧柏人工林）分布变化的规律及驱动机制,并进行了森林健康评价。通过在ArcGIS软件下对研究区2000年及2016年的分类结果进行空间叠加,得到研究区跨度16年的林分分布变化结果图。通过GIS的统计功能表明,经过16年的变化,研究区松林和刺槐林是面积变化较大的两个林分类型。松林占整个泰山森林的比例由55.69%下降到50.22%,下降的百分比高达5.47%;侧柏林面积有一定的下降,下降百分比为0.60%;刺槐林所占比例由2000年的10.15%上升到2016年的13.75%,上升比例为3.60%;栎林面积也有一定的增长,上升比例为1.77%。总体趋势是阔叶林面积不断增加,针叶林面积缩小。在获得主要林分动态变化结果的基础上通过样地调查分析树种分布变化的原因及内在驱动机制。4类林分分布动态的内在驱动机制是阔叶树种通过种间竞争逐步使针叶树种变为树下树,长势衰退甚至死亡,在山体的阳坡阔叶树种入侵针叶树种较山体阴坡严重,但人为活动有目的地对阔叶树种的生长进行干预可以减缓阔叶树种的扩张进程。同为针叶树种,松类减少的速度大于侧柏。同为阔叶树种,当栎林处于刺槐林上坡位时会出现栎类侵入刺槐林的现象。在此基础上,应用2016年的森林资源二类调查数据,并结合同期的哨兵-2A（Sentinel-2A）遥感数据提取出反映泰山森林健康状况的评价指标,在运用层次分析方法（AHP）获得各指标权重的基础上,在GIS系统中对泰山森林健康状况进行评价。评价结果表明,优质等级森林面积（81.69hm2）和健康等级森林面积（2670.48 hm2）仅占到泰山森林总面积的23.46%,60.65%的泰山森林处于亚健康状态。不健康等级的森林面积为1864.74 hm2,占泰山森林总面积的15.90%,其中含96.92hm2极不健康森林,即超过3/4的泰山森林处于亚健康或不健康状态。本研究认为影响泰山森林健康的主要因素为造林时树种选择单一且并未完全按照“适地适树”原则开展造林,在林业经营过程中反复下层疏伐和割灌,导致大部分森林为单层林,此外气候条件变化导致的气温升高及降水减少也是影响泰山森林健康的一个制约因子。对泰山林场下一步开展营林活动提出如下建议:一是逐步调整林分结构,在坡度陡、土层瘠薄、水分含量低等立地条件极差的区域的退化油松林可逐步间伐,营造灌木林;二是及时疏伐,降低林分密度,促进天然下种更新,营造异龄林、复层林;三是按照“适地适树”原则引进乡土树种,营造混交林,避免大面积纯林;四是针对气候条件变化有规划的引入抗旱性较强的树种。
王保林[5]（2020）在《内蒙古草甸草原区遥感生态评价与监测研究》文中指出干旱区草原退化已成为严峻的生态问题,内蒙古牧区草畜关系和畜牧业发展正面临着严峻挑战,随着大数据技术和云计算平台的发展改变了地学和生态学的研究模式。草甸草原在内蒙古广泛分布,是我国重要的草地资源和景观群落。通过将草甸草原的生态系统服务价值进行货币化度量,量化区域景观生态风险等级以及监测草原关键的生态参量,为精细化草原保护和利用的相关政策提供数据参考。对我国生态可持续发展和生态文明建设具有重要意义。本文选取内蒙古草甸草原区为研究对象,在大数据云平台的基础上以数据驱动的方式在多个维度展开研究。在谷歌地球引擎的基础上集成,将样地实测的生态参量、气象观测数据、物候观测数据等地面数据,结合Landsat 8、Sentinel-2、MODIS等遥感卫星数据构建天地一体化的评价方式,基于地理格网计算、机器学习、混合像元分解、经验模型构建等多种方法,开展草原生态评价和监测研究。研究重点包括草甸草原区土地覆盖时空分布分析、景观生态风险变化分级评价、生态系统服务价值的时空调节及货币价值核算、草甸草原的基本生态参量反演、草甸草原区牧草产量和载畜量估算以及草原退化检测等多个维度研究结果显示:（1）内蒙古草甸草原区草地恢复明显,生态风险可控。草甸草原区的土地利用特征与内蒙古全域有相似性,具体表现为草地面积逐渐上升,同时相较于全域,草甸草原区的草地面积恢复速度更快。但没有大型的人口聚集区、没有成规模的河湖湿地,未来应继续重视天然草原的保护,坚决抑制天然草原被开垦为农田。草甸草原区景观生态风险水平总体偏低,个别地区有中等或者较高的风险水平,需要引起警示。（2）生态系统服务价值逐年上升,其中贡献最大的地类是草地,其中气候调节能力产生了最大的价值。草甸草原区最重要的生态系统服务功能是调节功能,而气候调节功能是重中之重。其价值贡献其次为森林和农田等生态系统,而时间则主要是4～10月份的生长季。由此表明内蒙古的草甸草原区保护应放在生态建设的首位。（3）草甸草原区的牧草盖度和长势具有向好的趋势,返青监测反映了地面真实情况。牧草盖度和长势的定量反演和定性分析均取得了较好的结果,满足监测需求。相较于线性回归模型,应用混合像元分解模型反演草甸草原盖度结果与实际情况更加符合,一方面是线性回归模型简单,不能充分挖掘波段与盖度之间的关联,另一方面混合像元分解能够充分保留草原的植被光谱特征。分析盖度与气象环境因子之间的相关性发现降雨量是影响牧草盖度的重要因素。返青监测结果与地面物候采集数据具有强相关性且准确地表达了返青的时序特征和空间分布特征。（4）牧草产量逐年提升,降水是影响产量的决定性因素。分别利用Landsat 8、Landsat 7、Sentinel-2、MODIS影像的原始波段及相关衍生波段构建产量一元及多元统计模型,经模型验证精度对比分析,基于Landsat 8数据构建的多元线性模型精度最优,应用该模型进行时空分析制图,发现草甸草原区2013-2019年产量总体呈增加趋势,这和盖度像元二分模型监测结果相对应,也与基于MODIS数据产品土地利用研究结果一致,不同数据源和不同算法得到的草原参量一致性可以佐证结果的可靠性。研究结合产量进行载畜能力分析及专题化制图,获得了 2019年内蒙古暖季和冷季的载畜量专题图。分析产量与气象环境因子之间的相关性,发现研究区降雨量是影响产量的重要因素。（5）应用随机森林模型反演草原沙化具有较高精度,可推广至全区域草原沙化反演。基于草原沙化地面采样数据分别构建随机森林模型和混合像元分解模型,利用模型反演结果分析草甸草原区草原沙化的时空分布特征。由于混合像元的端元提取具有较大误差及不确定性,导致混合像元分解反演沙化精度较低,而基于随机森林模型能取得较高的精度,总体精度为0.6383,卡帕系数为0.4495。草原沙化随机森林模型可以用于全域时序空间制图。
李晨露[6]（2020）在《基于Google Earth Engine的杭州市永久基本农田利用动态监测研究》文中研究说明永久基本农田是耕地资源的精华,为了对耕地实行严格的保护,保障粮食安全,我国出台了永久基本农田保护制度和一系列永久基本农田保护政策。但是当前对于永久基本农田的保护还存在诸多问题:不同程度的非农建设占用、撂荒和非粮化,景观破碎化严重等。对永久基本农田利用进行有效监测,能够及时发现永农保护存在的问题,对于落实优质耕地的永久性保护、维持区域土地可持续发展具有重要意义。2010年谷歌公司推出了可以快速处理大量遥感影像的Google Earth Engine（GEE）平台。GEE由于其丰富的地理空间数据集和强大的云计算能力优势已被广泛用于农田、森林和水体等自然资源的长时序动态变化监测。因此,本文借助GEE平台实现对永久基本农田利用现状的动态性监测,掌握永久基本农田的利用变化情况,及时发现永农保护问题,提出落实永久基本农田保护的建议。本文选取快速城镇化地区杭州市作为研究区,基于GEE平台,采用1114景Landsat 5 TM、Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI影像,分别构建目标年份2000年、2010年和2018年份的影像堆栈,利用随机森林法生成了杭州市三期土地利用分类产品。在此基础上,结合GIS技术分析永久基本农田的时空动态变化特征。在其土地利用动态变化分析基础上,结合谷歌影像分析永久基本农田“增减”变化情况,评价其永久基本农田保护有效性,以期为完善永久基本农田监测体系、实现对永久基本农田的有效管控提供参考。本研究结果如下:（1）在GEE海量数据库和强数据处理能力的支持下,本文利用了时间跨度长达20年的Landsat系列数据,在分类过程中考虑了物候因素,在去云处理后创建了包含光谱特征和地形特征的多维数据集,并运用机器学习分类器（随机森林算法）,提取出了总体精度90%左右的2000、2010和2018年杭州市土地利用信息,获取的2018年永久基本农田耕地面积和2017年永农划定成果中耕地面积相对误差13%左右。（2）通过对2000—2018年杭州市永久基本农田土地利用情况和其耕地动态变化分析可知,土地利用类型结构较为稳定,其中耕地占比保持在70%以上,耕地、建设用地和未利用地呈增加态势,水体和林地呈减少趋势,耕地在向林地和水体流出的同时,大量水体流入为耕地,变化主要发生在萧山大江东、余杭区、富春江沿岸等地区。但是耕地整体稳定性较高,三期都保持不变的耕地面积占永农耕地总面积的80%以上。数量减少的耕地分布靠近东北平原地区,而数量小幅增加的则主要靠近山地丘陵,前者连续性较优于后者,潜在反映了耕地占补空间和质量不平衡问题。由于东北部平原水网地区如萧山区和余杭区的耕地连片度高,耕地重心偏东,总体呈“西南→东北”的空间分布格局。尽管近二十年来,永农中耕地整体平整度提高,但是细碎耕地破碎化程度加重。对于萧山区、余杭区等平原地区的优质连片耕地要重点改善空间形态和规整程度,利用耕地整理、提质改造等手段提高耕地连片程度和生产能力,而杭州市外围区县通过工程提升耕地规整程度的潜力较大。（3）在GEE和谷歌历史影像的支持下,实现了对永久基本农田利用情况的动态监测,发现了杭州市永农保护现实性问题:1)存在农业结构调整利用耕地,包括坑塘养殖和苗木种植;2)生产条件、耕地质量和地理位置良好的农田存在闲置、撂荒现象,造成耕地资源浪费等问题;3)建设占用耕地,包括非农建设和设施农用地等占用耕地。针对监测结果,为了加强永久基本农田刚性管控,落实永农空间保护和有效利用,本文提出了3点建议:1)加强非农建设占用和破坏耕地质量的非粮化行为管控,实现永久基本农田分级管控和刚性管控;2)开展耕地撂荒追踪调查,建立针对性激励和监管政策;3)集成技术创新,探索建立永久基本农田保护和监测系统。
胡辉辉[7]（2020）在《基于多源遥感数据的白洋淀水质参数估算研究》文中研究说明在人类活动和工业发展的作用下,湖泊面临着严峻的水污染问题,直接影响到湖泊的生态环境和人类的生产生活。湖泊的水质监测是水污染防治的重要依据,尽管传统的监测方法可以精细地分析水质参数,但其耗时费力、成本高,易受水文气象条件的限制,难以完成适时、大范围的监测。遥感技术能快速、大范围反映出水质时空分布特征,多样的遥感数据和不断更新的水质遥感反演模型使水质监测更加方便快捷,促进了遥感技术在水质监测应用的发展。本文以白洋淀为研究对象,通过多种遥感数据估算了叶绿素a（Chl-a）和化学需氧量（COD）的浓度。与现场采样同步的卫星数据仅有Landsat-7较合适,而其空间分辨率为30m,一定程度上为估算水质参数浓度带来较大误差。因而本文通过基于多源遥感数据的时空融合研究弥补研究时期缺少高分辨率数据的问题,从而保障湖泊水质监测的准确性。结果表明:（1）针对可用卫星数据分辨率较低的问题,通过STNLFFM算法,分别利用GF-4和MODIS数据与Sentinel-2数据进行时空融合实验,选择Landsat-7数据对融合数据进行定性和定量评估,发现GF-4和Sentinel-2的时空融合效果更好,相关性、均方根误差及平均差值均满足研究所需。（2）通过分析水体中Chl-a光谱特征,利用基于半分析模型的三波段算法反演了白洋淀烧车淀的Chl-a浓度,对估算的Chl-a浓度进行定量分析,决定系数（R2）为0.67,平均相对误差（MRE）为10%,均方根误差（RMSE）为1.42ug/L,保证了水质监测的精度。（3）分别利用BP神经网络模型,基于Landsat-7数据和时空融合的Sentinel-2数据反演白洋淀的Chl-a和COD浓度。利用12个Chl-a实测验证点和8个COD实测验证点对两种水质参数的反演结果进行了精度评价,分析发现基于时空融合生成的Sentinel-2数据在计算两种水质参数浓度上均表现出良好的精度,可较好的反映白洋淀Chl-a浓度和COD浓度的空间特征分布。
赵春艳[8]（2019）在《全球定标场反射率特性分析与高频次定标应用》文中进行了进一步梳理为了满足多样化、差异化、复杂化的卫星遥感器的高频次在轨辐射定标需求,更好地跟踪遥感器的在轨辐射特性变化,国内外均开展了全球定标场网的研究,即在全球范围内选取适合实施在轨定标的场地进行组网,联合使用多个场地地表的反射/发射特性对遥感器进行高频次定标。遥感器的高频次定标亟需能准确描述这些场地特性的数据。随着高分辨率、高光谱、多角度遥感器的应用,采用以单一数据源为主的反射率数据的获取方式已经不能满足全球定标场反射率数据在时间维、空间维、光谱维需求。论文结合卫星遥感器高频次在轨定标技术需求,开展了多源反射率数据的获取、融合以及高频次定标应用研究。论文提出了一种全球多场地定标数据获取和融合的技术方案,设计了时间、空间和光谱三个维度的数据转换算法,实现了 MODIS的时序缺失数据填充、多尺度影像的转换以及Landsat高空间分辨率影像和Hyperion高光谱分辨率影像的光谱融合,生成了全球57个定标场的反射率数据集,为实现多源遥感数据支持的高频次在轨定标提供了基础性的数据支持。基于实测数据构建了敦煌校正场的高光谱BRDF模型,采用基于场地BRDF模型的在轨定标方法对Landsat-8/OLI和SNPP/VIIRS进行了在轨辐射定标,利用Landsat-8/OLI2018年7～9月的过境影像完成6次有效定标,利用2018年全年的SNPP/VIIRS过境影像完成了 51次有效定标,将定标频率从每年1-2次提高至每月2-4次,显着提高了遥感器的定标频次。利用全球57个定标场地的多源地表反射率数据集,结合MODIS数据产品支持的BRDF模型,开展了我国首个宽视场全偏振的卫星遥感器DPC的在轨辐射定标,分析了 DPC不同飞行视角的定标结果与太阳-卫星相对方位角的影响关系。2018年5月-2019年1月期间共使用36个场地完成6个波段137次以上有效定标,场地反射率动态范围在0.042-0.962之间,定标结果表明利用全球定标场反射率数据可实现遥感器的宽动态范围、长时序高频次在轨辐射定标。
苗加庆[9]（2019）在《非凸优化模型及算法在医学和遥感图像的应用研究》文中指出数字图像处理技术已被广泛地应用于各个科学领域。由于图像成像硬件设备的限制以及图像获取和传输的过程中由于内部电子元件和外界环境的影响,采集到的图像往往出现各种各样不同的不足,如图像中部分数据丢失,图像分辨率低,图像数据量太大等。这些都是前沿性的研究课题。本文以医学图像,多光谱和高光谱遥感图像数据为主线,围绕图像分割,图像修复,图像超分辨率重构及高光谱图像压缩感知问题,建立非凸优化模型,并设计相应问题的高效求解算法。本文的主要研究内容分为以下四个部分:1.图像分割:利用余弦函数表示传统活动轮廓模型的数据能量拟合,提出了一种基于部分图像复原的局部余弦拟合能量活动轮廓的模型,用于医学图像和合成图像的分割。该模型可以分割强度不均匀的合成图像并且提取图像中的感兴趣区域。此外,本研究利用离散的形式来描述模型,这样可以更方便地添加正则项来控制分割。最后,利用提出的改进算法对医学图像进行分割,得到三维可视化结果。实验结果表明,所提出的模型对不同类型的图像进行分割,分割结果都比较准确有效。2.卫星图像数据带状丢失的修复:2003年5月31日,Landsat-7卫星上增强型卫星专题制图仪Plus（ETM+）的扫描线校正器（SLC）出现故障,导致自那时以来获取的所有ETM+图像数据中呈现条带状丢失。在这项研究中,我们提出了一种新的修复算法来恢复ETM+SLC-OFF图像。首先通过Hough变换对每个缺失条带边界的两侧斜率进行提取,进而计算缺失条带边缘的斜率。然后使用2003年5月31日之前获取的ETM+SLC-ON图像训练相应的自适应字典,以便在恢复过程中考虑数据缺失条带所覆盖地面的物理特征和几何特征。为了使算法更高效的计算,使用非凸低秩替换模型和自适应字典结合的方法沿斜率方向修复缺失的数据条带。结果表明,使用新算法恢复的ETM+图像具有较低的RMSE,较高的PSNR和SSIM值以及更好的可视化效果。3.遥感图像超分辨:在地球和环境遥感图像处理应用领域中,超分辨是一个有效的图像优化方法,它可以利用低分辨遥感图像来重建出高分辨遥感图像。本研究提出了一种新型的超分辨算法,它包含以下步骤:（1）将一个低分辨率图像进行傅里叶变换到频率范围。（2）利用这个频域图像在频率范围内扩大到与预期的高分辨图像一样的大小（相同的像素）。（3）在频率范围内扩展的这个图像进行傅里叶逆变换得到初始的高分辨图像。（4）通过利用高分辨图像的频域压缩数据最终重建出新的高分辨图像。这个算法是基于非局部平滑秩函数的低秩正则化模型来实现超分辨的。因此这个新的超分辨算法被称为频域扩展压缩超分辨重建算法。结果表明,所提出的超分辨算法克服了基于频域的超分辨算法在含有噪声的低分辨图像重建高分辨图像中的不足,具有较低的均方根误差（RMSE）,较高的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）,同时取得了较好的视觉重建效果。4.低秩张量压缩感知（Compressive sensing,CS）:低秩张量压缩感知在多光谱和高光谱遥感中的应用受到了广泛的关注。本研究提出了一种新的基于非凸非局部低秩近似张量CS重构算法。基于Laplacian函数的近似低秩替换模型对不同的奇异值自适应分配不同的权重。在本研究中使用小立方体张量之间的结构稀疏性和谱方向间的近似低秩性,来获得比其他算法更好的张量CS重构结果。首先,利用非局部低秩正则化和变分框架,提出了张量CS重构算法。其次,采用立方体分组和非凸拉普拉斯函数作为正则化/处罚项对张量CS重构模型进行约束。最后,为了有效地求解秩最小化问题,采用了交替方向乘子方法（ADMM）进行求解。非凸非局部拉普拉斯函数的低秩近似正则化方法比常用的低秩替代方法所得到的重构结果更精确。数值实验结果表明,本文提出的基于非凸非局部的TCS-NL-Laplacian正则化约束的张量CS重构模型,在噪声水平不同的遥感图像中,能很好地保持信息的广域性,在重构三维张量图像中是有效并且稳定的。
栾佳萍[10]（2019）在《基于Landsat-8的全球遥感数据集精选及汇聚技术研究》文中研究指明现有遥感影像数据服务系统提供的检索结果冗余度高,数据质量较低,无法直接满足用户对遥感影像数据多样化的实际应用需求,用户在检索结果中的二次筛选严重降低了检索结果的使用效率,并增加了高质量数据的清洗成本。为解决此类问题,本文选择基于2015年全球Landsat-8卫星元数据检索信息,建立由三个专有指标组成的质量评价体系,设计并实现了满足最简化及定制化需求的遥感数据集精选汇聚方法。本文主要工作内容包括:（1）综合空间完整性、时间邻近性及云覆盖量三个专有指标,建立遥感影像数据质量评价模型。（2）以遥感影像数据质量评价模型为基础,通过模拟三种应用场景,设计出遥感影像数据集最简化汇聚方法以及定制化汇聚方法。（3）利用数据资源汇聚技术,分别设计并实现Landsat-8数据集下载、数据清单修订、元数据数据文件提取、数据质检以及存档的数据验证工具,用以检验数据准确性。实验结果表明,本文提出的遥感数据集精选及汇聚方法以提供给用户数据方案清单列表的新方式,解决了传统检索系统中存在的检索结果数据冗余、数据重叠以及数据质量较低的问题,避免了用户参与到检索结果的人工筛选过程之中。该方法在不改变现有遥感影像数据服务系统的同时,极大程度上提高了数据的检索效率和精度,提升了数据检索结果的使用效率。
二、Landsat7卫星快速格式数据产品（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、Landsat7卫星快速格式数据产品（论文提纲范文）
（1）Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 Landsat热红外传感器与数据产品 |
| 2.1 Landsat热红外传感器 |
| 2.2 Landsat数据产品 |
| 3 Landsat热红外数据地表温度反演与应用的文献分析 |
| 4 Landsat热红外数据地表温度反演方法 |
| 4.1 单通道算法 |
| 4.1.1 基于辐射传输方程的算法 |
| 4.1.2 单窗算法 |
| 4.1.3 普适性单通道算法 |
| 4.1.4 实用单通道算法 |
| 4.2 分裂窗算法 |
| 4.3 地表温度反演算法对比 |
| 5 大气参数计算 |
| 5.1 基于大气廓线的大气参数计算 |
| 5.1.1 地基探空大气廓线 |
| 5.1.2 卫星反演大气廓线 |
| 5.1.3 再分析大气廓线 |
| 5.2 基于大气水汽含量和近地表气温的大气参数计算 |
| 6 地表比辐射率估算 |
| 6.1 基于分类的方法 |
| 6.2 基于NDVI的方法 |
| 6.2.1 Van de Griend和Owe的地表比辐射率估算方法 |
| 6.2.2 Valor和Caselle的地表比辐射率估算方法 |
| 6.2.3 NDVI阈值法 |
| 7 问题与展望 |
| 7.1 复杂地表的地表温度反演方法 |
| 7.2 云覆盖区域的地表温度反演方法 |
| 7.3 多源数据时空融合 |
| 7.4 长时间序列地表温度产品 |
| 8 结语 |
（2）红碱淖水体时空动态变化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水体提取研究进展 |
| 1.2.2 水位及水量变化研究进展 |
| 1.2.3 红碱淖遥感监测研究进展 |
| 1.2.4 发展趋势分析 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 数据与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 自然气候 |
| 2.1.3 流域水系 |
| 2.1.4 流域经济状况 |
| 2.2 数据来源与预处理 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 面积提取方法 |
| 2.3.2 水位提取方法 |
| 2.3.3 水量变化计算方法 |
| 2.3.4 湖泊面积空间位置变化分析方法 |
| 3 红碱淖湖泊动态变化 |
| 3.1 面积变化分析 |
| 3.2 水位变化分析 |
| 3.3 水量变化分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 红碱淖水量变动影响因素分析 |
| 4.1 湖泊水量变化分析 |
| 4.2 红碱淖流域水量分析 |
| 4.3 相关因素分析 |
| 4.3.1 Pearson及岭回归分析 |
| 4.3.2 地理探测器分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）LAI产品真实性检验系统开发及GF1-LAI产品验证分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究意义及背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 2 叶面积指数产品数据与验证数据 |
| 2.1 高时空分辨率LAI产品 |
| 2.2 地表分类图及验证数据 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 叶面积指数遥感产品真实性检验系统设计与实现 |
| 3.1 叶面积指数真实性检验数据库 |
| 3.2 系统流程框架 |
| 3.3 系统功能性分析与总体架构 |
| 3.4 功能模块架构与界面 |
| 3.5 系统界面与真实性检验报告单 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 高分一号LAI产品真实性检验 |
| 4.1 研究区介绍 |
| 4.2 直接验证结果与分析 |
| 4.3 间接验证结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（4）泰山优势树种人工林林分分布动态及森林健康评价（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 林分分类研究进展 |
| 1.2.2 森林健康评价研究进展 |
| 1.3 研究的目的意义及研究内容 |
| 1.3.1 研究的目的意义 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 研究区域与研究方法 |
| 2.1 研究区域的选择及概况 |
| 2.1.1 研究区自然环境状况 |
| 2.1.2 研究区社会经济状况 |
| 2.1.3 研究区林分状况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究数据及数据预处理 |
| 2.2.2 林分分类及分布动态研究方法 |
| 2.2.3 森林健康评价方法 |
| 2.3 技术路线 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 林分分布动态结果 |
| 3.1.1 地形光照校正结果 |
| 3.1.2 林分分类结果 |
| 3.1.3 分类精度结果 |
| 3.1.4 林分分布空间变化结果 |
| 3.1.5 外业调查结果 |
| 3.1.6 泰安市气象数据结果分析 |
| 3.1.7 四类主要林分分布动态驱动机制分析 |
| 3.2 森林健康评价结果 |
| 3.2.1 各指标分级结果 |
| 3.2.2 森林植被健康程度指标遥感反演结果 |
| 3.2.3 泰山森林健康状况 |
| 3.2.4 森林健康评价结果分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 人工林林分分布动态的研究意义及与森林健康的关系 |
| 4.1.1 人工林林分分布动态的研究意义 |
| 4.1.2 人工林林分分布动态与森林健康的关系 |
| 4.2 遥感技术在本研究中的应用 |
| 4.2.1 应用陆地卫星数据研究林分分布动态的优势与劣势 |
| 4.2.2 林分分类方法的选择 |
| 4.2.3 森林植被健康指数遥感反演的应用 |
| 4.2.4 遥感技术在森林健康评价中的应用 |
| 4.3 人类干扰对泰山人工林的影响 |
| 4.3.1 人类干扰对泰山林分分布动态的影响 |
| 4.3.2 人类活动对泰山森林健康的影响 |
| 5 结论与建议 |
| 本研究创新之处 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（5）内蒙古草甸草原区遥感生态评价与监测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题依据 |
| 1.1.1 大数据技术和云计算平台成为地学和生态学的研究热点 |
| 1.1.2 干旱区草原退化已成为严峻的生态问题 |
| 1.1.3 内蒙古牧区草畜关系和畜牧业发展面临严峻挑战 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 遥感波段指数生态评价研究进展 |
| 1.2.2 生态系统服务价值遥感估算研究进展 |
| 1.2.3 干旱区遥感生态参量估算研究进展 |
| 1.2.4 遥感草原返青和长势反演研究进展 |
| 1.2.5 草地盖度估算研究进展 |
| 1.2.6 草原普查和资源调查研究进展 |
| 1.2.7 草地产草量研究进展 |
| 1.2.8 草原退化检测研究进展 |
| 1.3 研究目标与技术路线 |
| 1.3.1 重要概念 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.3.3 研究意义 |
| 1.3.4 总体框架与技术路线 |
| 1.4 研究区概况 |
| 1.4.1 气候和物候 |
| 1.4.2 植被条件 |
| 1.4.3 农牧交错特征 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 地面采集数据介绍 |
| 2.1.1 野外样地实测生物量 |
| 2.1.2 气象观测数据 |
| 2.2 遥感数据集成方法介绍 |
| 2.2.1 基于GEE的遥感数据集成 |
| 2.2.2 遥感数据最大值合成方法介绍 |
| 2.2.3 遥感生态指数构建方法 |
| 2.3 遥感草原生态评价方法和技术 |
| 2.3.1 土地利用变化及生态风险评估方法 |
| 2.3.2 生态系统服务价值核算关键技术 |
| 2.4 遥感草原生态监测保护方法和技术 |
| 2.4.1 统计学和机器学习方法 |
| 2.4.2 混合像元分解原理 |
| 2.4.3 返青监测原理和方法 |
| 2.4.4 沙化研究方法和技术路线 |
| 2.4.5 产量和盖度研究技术路线 |
| 2.4.6 载畜量研究方法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 土地利用变化及景观生态风险评估 |
| 3.1.1 内蒙古全域土地覆盖时序特征 |
| 3.1.2 草甸草原区土地利用变化时序特征 |
| 3.1.3 草甸草原区土地利用覆盖时空分布 |
| 3.1.4 草甸草原区近20年景观生态风险变化 |
| 3.2 生态系统服务价值评估结果及分析 |
| 3.2.1 基础当量价值时空动态调节分析 |
| 3.2.2 基础当量时空调节下的动态当量表构建 |
| 3.2.3 草甸草原区生态系统服务价值季度特征 |
| 3.2.4 生态系统服务基础当量价值季度特征 |
| 3.2.5 生态系统服务货币价值时序分析 |
| 3.2.6 生态系统服务货币价值空间特征 |
| 3.3 草甸草原区关键生态参量监测 |
| 3.3.1 盖度监测 |
| 3.3.2 长势监测 |
| 3.3.3 返青监测 |
| 3.4 草原保护和利用研究 |
| 3.4.1 产量监测和载畜量估算 |
| 3.4.2 退化检测 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 6 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（6）基于Google Earth Engine的杭州市永久基本农田利用动态监测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目的与内容 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 2.国内外研究进展 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 Google Earth Engine |
| 2.1.2 永久基本农田 |
| 2.1.3 耕地 |
| 2.2 Google Earth Engine应用研究 |
| 2.2.1 平台简介 |
| 2.2.2 平台应用 |
| 2.3 土地利用/土地覆盖变化研究 |
| 2.3.1 国内外研究概况 |
| 2.3.2 遥感在土地利用/覆盖变化监测上的应用 |
| 2.4 永久基本农田保护研究 |
| 2.4.1 国内外有关制度政策研究概况 |
| 2.4.2 3S技术在永久基本农田保护中的应用 |
| 2.5 研究评述 |
| 3.研究区概况与遥感数据处理 |
| 3.1 杭州市概况 |
| 3.1.1 自然地理概况 |
| 3.1.2 社会经济概况 |
| 3.1.3 土地利用概况 |
| 3.2 永久基本农田概况 |
| 3.2.1 数量和构成概况 |
| 3.2.2 坡形结构概况 |
| 3.2.3 破碎程度概况 |
| 3.3 研究数据及处理 |
| 3.3.1 数据来源及介绍 |
| 3.3.2 数据预处理 |
| 3.3.3 数据处理平台 |
| 4.基于GEE的土地利用分类及变化检测 |
| 4.1 思路和技术路线 |
| 4.2 训练和验证数据集 |
| 4.3 随机森林分类器 |
| 4.4 分类结果与精度验证 |
| 4.4.1 精度验证 |
| 4.4.2 分类结果 |
| 4.5 变化检测分析与结果讨论 |
| 4.5.1 年际变化检测结果 |
| 4.5.2 结果讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 2000-2018年杭州市永久基本农田时空演变分析 |
| 5.1 近二十年永久基本农田土地利用情况 |
| 5.1.1 土地利用类型面积及组成变化 |
| 5.1.2 土地利用类型流入流出分析 |
| 5.1.3 土地利用程度变化分析 |
| 5.2 近二十年永久基本农田内耕地动态变化分析 |
| 5.2.1 基于网格样方法的耕地变化动态度分析 |
| 5.2.2 耕地空间变化特征分析 |
| 5.2.3 耕地集中连片水平和集约化利用分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6.杭州市永久基本农田保护有效性监测研究 |
| 6.1 永久基本农田“增减”变化分布情况 |
| 6.1.1 坡度情况分析 |
| 6.1.2 交通情况分析 |
| 6.1.3 质量等级情况分析 |
| 6.2 “增加”耕地后续耕种情况监测 |
| 6.3 “减少”耕地利用情况监测 |
| 6.3.1 耕地撂荒情况分析 |
| 6.3.2 农业结构调整为苗木种植情况分析 |
| 6.3.3 建设占用耕地情况分析 |
| 6.4 保护有效性监测评价和建议 |
| 6.4.1 加强非农建设占用和非粮化行为管控,实现永久基本农田分级和刚性管控 |
| 6.4.2 开展耕地撂荒追踪调查,建立针对性激励政策 |
| 6.4.3 集成技术创新,探索建立永久基本农田保护和监测系统 |
| 7.结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究取得新进展 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（7）基于多源遥感数据的白洋淀水质参数估算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Chl-a浓度的遥感估算研究进展 |
| 1.2.2 COD浓度的遥感估算研究进展 |
| 1.2.3 其他水质参数遥感估算研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 水质遥感反演原理 |
| 2.1 水质遥感监测的原理 |
| 2.2 水质遥感监测常用数据源 |
| 2.2.1 星载多光谱遥感数据 |
| 2.2.2 星载高光谱遥感数据 |
| 2.2.3 非星载遥感数据 |
| 2.3 水质遥感反演方法 |
| 2.3.1 经验方法、半分析方法 |
| 2.3.2 物理方法 |
| 2.3.3 智能算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 研究区概况及数据采集与处理 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 野外数据采集 |
| 3.2.1 主要仪器简介 |
| 3.2.2 野外水质数据采集 |
| 3.2.3 无人机数据采集 |
| 3.3 无人机数据和采样数据预处理 |
| 3.4 遥感数据源及预处理 |
| 3.4.1 遥感数据源 |
| 3.4.2 遥感数预处理 |
| 3.4.3 水体提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 多源遥感数据的时空融合 |
| 4.1 时空融合方法 |
| 4.2 STNLFFM模型 |
| 4.3 多源遥感数据的时空融合 |
| 4.3.1 基于GF-4与Sentinel-2的时空融合 |
| 4.3.2 基于MODIS与Sentinel-2的时空融合 |
| 4.4 预测影像精度评价 |
| 4.4.1 精度评价方法 |
| 4.4.2 评价结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 水质参数的估算研究 |
| 5.1 白洋淀水体光谱特征分析 |
| 5.2 基于半分析方法估算Chl-a浓度 |
| 5.3 基于神经网络模型水质参数浓度的估算 |
| 5.3.1 神经网络参数设置 |
| 5.3.2 Chl-a浓度的估算 |
| 5.3.3 COD浓度的估算 |
| 5.3.4 估算结果的对比与评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 主要结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 基本资料 |
| 研究生期间参与的项目与论文发表情况 |
| 致谢 |
（8）全球定标场反射率特性分析与高频次定标应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 遥感与辐射定标概述 |
| 1.2 在轨绝对辐射定标方法 |
| 1.2.1 在轨星上定标 |
| 1.2.2 在轨替代定标 |
| 1.3 高频次定标需求分析 |
| 1.4 全球定标场网发展现状 |
| 1.5 论文研究内容及工作安排 |
| 第2章 地表反射率相关理论基础 |
| 2.1 地物光谱反射特性 |
| 2.2 双向反射分布函数 |
| 2.3 大气辐射传输模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 全球定标场反射率数据获取与分析 |
| 3.1 多源遥感反射率数据源 |
| 3.1.1 场地试验数据 |
| 3.1.2 遥感影像数据源 |
| 3.1.3 基于场地BRDF模型的方向反射率数据 |
| 3.2 全球定标场反射率特性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 多源反射率数据融合技术 |
| 4.1 反射率数据填充技术 |
| 4.2 尺度转换技术 |
| 4.2.1 尺度上推 |
| 4.2.2 尺度下推 |
| 4.3 光谱融合技术 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 高频次定标应用 |
| 5.1 基于场地BRDF模型的在轨辐射定标方法 |
| 5.1.1 基于场地BRDF模型的Landsat高频次定标应用 |
| 5.1.2 基于场地BRDF模型的SNPP高频次定标应用 |
| 5.2 DPC光谱波段多角度高频次定标 |
| 5.2.1 基于场地BRDF模型的DPC光谱波段高频次定标 |
| 5.2.2 基于全球定标场反射率数据的DPC光谱波段高频次定标 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 论文的创新点 |
| 6.3 存在的问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（9）非凸优化模型及算法在医学和遥感图像的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 医学和遥感图像的类型及特征 |
| 1.2.1 医学图像类型及特征 |
| 1.2.2 遥感图像的类型及特征 |
| 1.2.3 图像处理的逆问题及先验信息 |
| 1.3 水平集医学图像分割方法及研究现状 |
| 1.4 正则化遥感图像修复方法及研究现状 |
| 1.5 正则化遥感图像超分辨重建算法及研究现状 |
| 1.6 正则化高光谱图像压缩感知算法及研究现状 |
| 1.7 论文主要研究内容及结构 |
| 1.7.1 论文主要研究内容 |
| 1.7.2 论文的主要结构 |
| 第二章 基于部分复原局部余弦拟合活动轮廓图像分割模型 |
| 2.1 介绍 |
| 2.2 背景 |
| 2.2.1 M-S模型 |
| 2.2.2 C-V模型 |
| 2.2.3 LBF模型 |
| 2.2.4 CVMST模型 |
| 2.2.5 L0MS模型 |
| 2.3 新建立模型 |
| 2.3.1 离散形式的符号 |
| 2.3.2 基于部分图像复原的局部余弦能量拟合分割模型 |
| 2.3.3 更新图像的复原方法 |
| 2.3.4 IRLCF模型的求解方法及计算过程 |
| 2.3.5 IRLCF模型分析 |
| 2.4 实验结果与讨论 |
| 2.4.1 IRLCF模型对标准图像的分割结果 |
| 2.4.2 CPU运行时间比较 |
| 2.4.3 分析RILCF算法的鲁棒性和抗噪性 |
| 2.4.4 利用IRLCF模型对医学图像进行分割实验研究 |
| 2.4.5 IRLCF模型对MRI图像进行脑室分割并三维可视化 |
| 2.5 结论 |
| 第三章 字典学习的非凸的低秩近似Landsat-7 ETM+SLC-OFF图像修复 |
| 3.1 介绍 |
| 3.2 基于霍夫变换的边缘线检测 |
| 3.2.1 直线检测的意义 |
| 3.2.2 霍夫变换的实现 |
| 3.3 数据源 |
| 3.4 自适应学习字典的构建 |
| 3.4.1 遥感图像稀疏表示模型 |
| 3.4.2 稀疏模型的求解 |
| 3.4.3 字典学习 |
| 3.5 Landsat-7 ETM+SLC-OFF图像修复算法 |
| 3.5.1 稀疏表示的图像修复模型 |
| 3.5.2 基于非局部低秩正则化的图像修复算法 |
| 3.5.3 求解图像修复模型复原Landsat-7 ETM+SLC-OFF图像 |
| 3.5.4 基于ADMM方法修复Landsat-7 ETM+SLC-OFF图像 |
| 3.5.5 图像修复算法 |
| 3.6 修复结果研究及分析 |
| 3.7 讨论 |
| 3.8 结论 |
| 第四章 基于低秩正则化的新型遥感图像超分辨率重建算法 |
| 4.1 介绍 |
| 4.2 数据来源 |
| 4.3 算法开发 |
| 4.3.1 模型收敛性分析 |
| 4.3.2 模型的建立和求解 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 无噪声遥感图像的数值实验 |
| 4.4.2 合成噪声遥感图像的数值实验 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 结论 |
| 第五章 非局部拉普拉斯函数正则化方法在高光谱和多光谱图像压缩感知中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 符号,张量图像数据及初步理论 |
| 5.2.1 符号和张量 |
| 5.2.2 初步理论 |
| 5.3 新算法 |
| 5.3.1 基于非局部拉普拉斯正则化方法的张量CS重构模型 |
| 5.3.2 模型的理论分析 |
| 5.3.3 基于ADMM方法的三维张量图像的CS重构 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.4.1 数据来源 |
| 5.4.2 陆地卫星8 数据的重构结果 |
| 5.4.3 AVIRIS张量数据的重构结果 |
| 5.4.4 EO-1 Hyperion张量数据的CS重构结果 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 结论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（10）基于Landsat-8的全球遥感数据集精选及汇聚技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 遥感影像数据管理及检索系统国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文框架结构 |
| 2 美国陆地卫星数据及遥感影像数据获取方式研究 |
| 2.1 美国陆地卫星综合情况分析 |
| 2.1.1 陆地卫星轨道参数 |
| 2.1.2 Landsat系列卫星机载传感器参数 |
| 2.1.3 Landsat系列数据产品 |
| 2.2 Landsat系列数据对比分析 |
| 2.3 Landsat系列数据检索平台案例研究 |
| 2.4 现有遥感影像数据检索方式对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 遥感影像数据质量评价模型研究 |
| 3.1 模型指标的设定 |
| 3.2 模型评价过程 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 遥感影像数据集汇聚方法设计与实现 |
| 4.1 遥感数据元数据 |
| 4.2 汇聚方法的提出 |
| 4.3 汇聚方法的设计与实现 |
| 4.3.1 最简化汇聚方法 |
| 4.3.2 定制化汇聚方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验设计与结果 |
| 5.1 数据源 |
| 5.2 实验设计 |
| 5.3 实验环境 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.4.1 全球Landsat数据存档概况 |
| 5.4.2 最简化遥感影像数据集精选及汇聚实验 |
| 5.4.3 定制化遥感影像数据集精选及汇聚实验 |
| 5.5 结果分析 |
| 5.6 基于数据资源汇聚技术的实验数据验证 |
| 5.6.1 自动化汇交管理工具 |
| 5.6.2 Landsat-8数据资源汇聚及整理 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文创新点 |
| 6.2 结论 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
四、Landsat7卫星快速格式数据产品（论文参考文献）
- [1]Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展[J]. 段四波,茹晨,李召良,王猛猛,徐涵秋,历华,吴鹏海,占文凤,周纪,赵伟,任华忠,吴骅,唐伯惠,张霞,尚国琲,覃志豪. 遥感学报, 2021(08)
- [2]红碱淖水体时空动态变化研究[D]. 李遥. 西安科技大学, 2020(01)
- [3]LAI产品真实性检验系统开发及GF1-LAI产品验证分析[D]. 陈勇. 山东科技大学, 2020(06)
- [4]泰山优势树种人工林林分分布动态及森林健康评价[D]. 孟岩. 山东农业大学, 2020(08)
- [5]内蒙古草甸草原区遥感生态评价与监测研究[D]. 王保林. 内蒙古农业大学, 2020(01)
- [6]基于Google Earth Engine的杭州市永久基本农田利用动态监测研究[D]. 李晨露. 浙江大学, 2020(02)
- [7]基于多源遥感数据的白洋淀水质参数估算研究[D]. 胡辉辉. 郑州大学, 2020(02)
- [8]全球定标场反射率特性分析与高频次定标应用[D]. 赵春艳. 中国科学技术大学, 2019(02)
- [9]非凸优化模型及算法在医学和遥感图像的应用研究[D]. 苗加庆. 电子科技大学, 2019(04)
- [10]基于Landsat-8的全球遥感数据集精选及汇聚技术研究[D]. 栾佳萍. 北京林业大学, 2019(04)
标签：遥感论文; landsat论文; landsat卫星论文;