整合高分辨率卫星和无人机影像的林大校园土地利用变化分析任务书

 2022-04-24 11:04

1. 毕业设计(论文)的内容、要求、设计方案、规划等

前言土地利用及其变化信息是政府决策的重要依据,同时也是生物地球化学循环建模过程中重要的数据输入。

本建议的研究利用高空间分辨率卫星影像结合无人机数据,采用计算机自动分类技术建立南京林业大学校园土地利用数据库及其变化模式,并分析导致这些变化的驱动因素。

2 方案拟定(1)1-3周,文献调查与整理(2)4-6周,无人机影像数据正射校正与配准(3)7-10周,训练数据及验证数据识别,多种计算机分类模型实现及土地利用变化信息提取(4)11-12周,土地利用变化驱动因素挖掘(5)13-15周,论文撰写及PPT制图,准备答辩 3. 实验数据采集与处理(1)利用高精度GPS识别训练数据及验证数据集(2)利用ENVI、ERDAS进行图像处理(3)利用ArcGIS进行专题图件制作 4. 结果分析及图表研究结果主要表现为专题地图及统计表,需要根据南京林业大学学报的格式进行整理

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2. 参考文献(不低于12篇)

[1]. Knudby, A., Nordlund, L. M., Palmqvist, G., et al., 2014. Using multiple Landsat scenes in an ensemble classifier reduces classification error in a stable nearshore environment [J]. International Journal of Applied Earth Observation, 28: 90-101.

[2] Liu, T., Yang, X. J., 2013. Mapping vegetation in an urban area with stratified classification and multiple endmember spectral mixture analysis. Remote Sensing of Environment, 133:251-264.

[3]. 史泽鹏, 马中文, 马友华, 等. 基于J48决策树算法的遥感土地利用变化分析[J]. 遥感信息, 29(1): 78-84.

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