2015遥感开题报告

能力与知识的关系，相信大家都很清楚。知识不是能力，但却是获得能力的前提与基础。而要将知识转化为能力，需要个体的社会实践。下面是编辑老师为大家准备的遥感开题报告。

一． 研究目的与意义

由于人类对植被的破坏,导致了生态环境的恶化以及全球性的环境变化。如水土流失的加重，土壤的退化以至荒漠化等局部性的生态环境恶化、大气二氧化碳的增加、全球变暖以及生物多样性减少等，这些变化直接影响了人类的生存和繁衍。所以对于全球变化的研究越来越被人们所重视，特别是土地利用/土地覆盖等方面。绿色生态系统在全球的碳循环过程中起着积极的作用，并且城市绿地作为城市结构中的自然生产力主体，在城市系统中起着重要作用。因此，研究绿色植被的动态变化对认识全球变化，具有至关重要的作用。

把遥感技术作为一种综合性探测技术运用于绿化动态监测中，不仅能迅速获得大量丰富的第一手信息和数据，而且能科学、准确、及时地提供分析成果。不仅能提供细部地区的信息，而且能统观全局。遥感技术以其宏观性、多时相、多波段等特征为监测和了解植被变化提供了一种新型而有效的方法，为生态规划提供了科学依据和技术支持。

二． 国内外现状和发展趋势

植被变化主要是地球内部作用(土壤母质，土壤类型等)以及外部作用(气温，降水等)的综合作用的结果[1]。植被光谱特征是植被遥感的基础。植被反射光谱是植被，土壤，大气，地形，地带性，水分含量等多种因素影响而成的综合反映。利用遥感技术对植被变化的监测的优势主要有：(1)卫星遥感图像具有周期性，宏观性，现势性，经济性的特点，可以用于大范围区域的植被覆盖监测[2] ;(2)利用多时相卫星影像进行变化分析,是遥感数据应用的重要领域[3];(3)高光谱遥感数据具有波段多、信息量丰富的特点可以提供连续、精细的光谱信息，用于植被遥感的定量研究中[4] ;(4)多源遥感信息(多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率)提供的信息具有互补性、合作性，可以使对植被覆盖度的定量估算更加精确、完全和可靠[5]。因此用遥感数据来进行植被变化监测已经成为动态检测植被变化的主要手段。

由于变化检测问题的复杂性，遥感图像变化检测目前仍处于探索阶段，还没有统一的解决方法。但是大家比较一致的认为：变化检测的方法的选择依赖于遥感数据源的类型和待检测目标的类型。因此，在绿化动态检测方面，研究者们试图通过各种方法对植被变化检测方法进行探索，在变化信息发现方面有光谱特征变异法、差值法、差异主成分法、多波段主成分变换、主成份差异法等等，在变化信息提取方面比较有效的有阈值法、分类法、人机交互解译法等等。

变化信息发现方面：

(1) 光谱特征变异法   是运用多源数据的融合技术，将来自不同传感器的遥感数据进行融合，使变化区域呈现特殊的影像特征的一种方法。同一地物反映在不同影像上的光谱信息一一对应的。因此对不同时相影像融合时，才能如实地显示出地物的正确光谱属性。但如果两者信息表现为不一致时，那么融合后影像的光谱就表现得与正常地物有所差别，此时就称地物发生了光谱特征变异。 这部分影像在整个的影像范围内是不正常和不协调的，可以通过目视的方法将它们选择出来。这种变化信息提取的方法具有物理意义明显，简洁的特点。

(2) 差值法   就是将两个时相的遥感图像相减。其原理是：图像中未发生变化的地类在两个时相的遥感图像上一般具有相等或相近的灰度值，而当地类发生变化时，对应位置的灰度值将有较大差别。因此在差值图像上发生地类变化部分灰度值会与背景值有较大差别，从而使变化信息从背景影像中显现出来。

(3) 差异主成份法    两时相的影像经纠正、配准融合及精确的空间叠置之后，先做差值运算并取绝对值，从而得到一个差值影像。显然，这个差值影像集中了原两时相影像中绝大部分的变化信息，而滤除了影像中相同的背景部分，在此基础上，再对差值影像作PC变换。由PC变换的特性知道，变换结果的第一分量集中影像的主要信息，而在其它分量则反映了波段的差异信息。因此，差值影像作PC变换之后的第一分量应该集中了该影像的主要信息。

编辑老师在此也特别为朋友们编辑整理了遥感开题报告。更多详情请点击开题报告指南。