一、遥感数字图像快速成图法（论文文献综述）
边立丽[1]（2021）在《基于地面与低空影像的烤烟氮素营养诊断》文中研究指明氮素对烤烟生长发育有着重要的作用,合理的施用氮肥不仅能提高烟叶的产量和品质,还降低氮流失带来的环境污染和肥料损失。因此,如何快速监测烤烟氮素营养状况,合理指导田间氮素管理,是烤烟管理中的重点和难点。本研究在四川省冕宁县烤烟种植区以烤烟田间氮素梯度试验为基础,基于无人机获取的烤烟冠层图像、高光谱仪获取的倒4叶高光谱数据、叶绿素仪获取的SPAD数据、手机拍照所获取的株高和冠层图像,分析作物生理和光谱等指标对氮素的响应,构建基于多源指标的氮素营养诊断模型。通过本研究为深化烤烟生产中降本提效、强化烟草农业可持续发展,提供有力科学支撑和理论依据。全文的主要结论如下:（1）施氮量与产量呈二次函数关系,经过肥料效应方程得到最佳施肥量为124.02 kg/hm2。（2）SPAD能较好地反映烤烟氮素营养状况,采用该方法获取的最佳值是叶尖、叶中、叶基三部位的平均值。（3）烤烟株高和冠层直径与生物量相关性最高,其次是氮累积量和氮含量。生物量指标中,叶干重比较能反映株高和冠层直径的长势;氮累积量中,根部氮累积量最能反映株高长势,而整个单株的氮累积量最能反映冠层直径的长势;氮含量指标中,株高和冠层直径与根部氮含量的相关性最高,与叶部氮含量的相关性最低。（4）辐照强度与氮累积量相关性最高,其次是生物量和氮含量。在氮累积量指标中根部氮累积量与辐照强度相关性最大,生物量中叶干重与辐照强度相关性最大,氮含量中根部氮含量与辐照强度相关性最大;与以上三者相关性较高所对应的敏感波段为740-850 nm。辐照强度（Re）与施氮量拟合方程为Re=-0.6972N2now+84.259Nnow+72756（R2=0.84）,其对应的辐照强度为64132.05-75225.95μw/m2。（5）移栽后50天各指数与氮含量和干物质量的相关性最高,移栽后75天与氮累积量相关性最好,各植被指数与各氮指数在移栽后40天相关性最低。从各指标与植被指数的相关性来看,NDVI（归一化植被指数）和OSAVI（优化土壤调节植被指数）植被指数与各氮指数有很好的拟合效果（r>0.80）;与植被指数相关性较好的是单株的氮含量;与植被指数相关性最高的干物质重和氮累积量指标对应部位均是叶片,NDVI与施氮量拟合方程为Nnow=1911NDVI-1345.1。
刘通[2]（2021）在《基于卷积神经网络的遥感图像拼接算法设计》文中研究说明遥感图像拼接技术的应用范围十分广泛,大到军事侦察、地表分析、资源勘察,小到个人手机定位、交通出行、查询路况等等,各个领域都要依赖于遥感图像的精确性,它与人们的生活息息相关。由于单独成像设备获取的遥感图像的视角和分辨率会受到限制,在应用中常常需拍摄多张包含重叠区域的遥感图像进行拼接,以此来获得视野更广、分辨率更高的图像。本论文的出发点是:遥感卫星有其特定的的运行轨道,无人机也会受到自身飞行能力和法律政策的限制,因此这些高空成像设备在获取遥感图像时会在某些区域里出现图像缺失。为了解决这一问题,对于未能获得遥感影像的区域,可以从能够覆盖这一区域的其他卫星或无人机处获得图像。最终对来自于不同成像设备的遥感影像完成拼接。但是这种做法也会导致问题,来自不同设备的遥感图像在拍摄时存在较大视角差异,因此同一事物在不同图像中将出现大尺度形变。这种情况将导致遥感图像配准困难,本次研究意在解决这一问题。对于遥感图像的预处理阶段,本次实验研究了图像增强技术,通过算法过滤图像拼接过程中以噪声为代表一系列干扰因素。对于地面同一区域却来自不同空间位置卫星的遥感图像,本论文提出一种统一比列尺的解决方案。研究了遥感图像的坐标系与直角坐标系的转换方式,以及通过坐标位置确定遥感图像重叠区域的方法。对于图像配准和几何变换阶段,本论文对当前应用于遥感图像配准的主流算法进行了分析,提出自己的方法进行优化;本次实验还研究了近年来大热的深度学习原理,将其应用于遥感图像拼接领域,并提出一种自己设计的模型。通过训练模型实现图像的拼接,并用实验验证了本次研究提出的方法在遥感图像配准方面准确率更高。当前遥感图像拼接技术主要采用的配准方法是基于SIFT的经典算法及其一系列变体。SIFT算法首先从图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的SIFT特征,接下来比对两个图像中的关键点,通过关键点特征向量的欧几里得距离来判定是否为匹配点。但是这种方法也存在不足之处,当图像中的物体外观发生较大形变时常常不能获得正确拼接效果。本次研究主要对遥感图像拼接技术中的特征提取、特征匹配、几何变换这三个阶段做出研究,分析每一步的实现的原理。基于原理设计提出一种可以端到端进行训练的CNN模型。在对模型结构的层数选择问题上,本次研究参考VGG-16结构,将从6层到13层的不同结构模型进行对比实验。论文从训练复杂性、图像配准耗时、配准正确率三个角度进行分析,最终确定13层结构作为选择方案。本次实验在经过处理后的DIOR数据集上完成了对CNN模型的训练。在遥感图像配准正确率的测试中,以MSE、NRMSE、SSIM、MI作为评价指标,分别通过CNN模型法和传统的SIFT算法与SURF算法在不同的遥感图像数据集上进行统计,对不同算法的图像配准能力进行评估。实验结果证明CNN模型具有更好的遥感图像拼接能力。最后,在实际的遥感图像拼接应用场景下检验了本论文提出的方法所实现的遥感图像拼接效果。
杨振坤[3]（2020）在《基于RS的河套磴口地区土壤盐分反演研究》文中指出黄河流域生态保护和高质量发展于2019年上升至国家战略,黄河流域河套盆地的首要经济来源是农业,而土壤盐碱化是制约当地农业发展的重大问题之一。通过遥感技术,确定土壤含盐量,结合沉积相与土地利用现状,分析影响土壤盐分及其分布的因素。该研究可以为相关部门的土壤治理提供一定的参考。本文以黄河磴口地区为研究区,实地取样分析土壤盐分的含量,择优选取模型,借助Matlab构建神经网络,反演得到研究区土壤盐分含量;结合遥感解译土地利用现状,分析土壤盐分分布规律。取得的主要认识和成果如下:（1）优选模型,进行研究区土壤盐分反演。经数据对比得到BP神经网络在研究区拟合效果较好。运用经多视、滤波、校正等预处理之后的Sentinel-1A雷达数据,建立2-7-1的BP神经网络模型,经与样本点对比,均方根误差RMSE=0.7538,R2=0.7357,拟合效果较好,可用于全区盐分反演。（2）采用初步分类加专项解译的方法,对河套磴口地区土地利用现状进行解译。采用随机森林的机器学习算法,对研究区各类沉积物以及地表覆盖物单元进行监督分类,结合特定沉积物的光谱特征对冲洪积扇、古河道等进行专项解译,得到土地利用现状。研究区地表人为改造及盐碱化严重。（3）结合沉积相、土地利用现状综合分析了土壤盐分分布空间规律。冲积平原的土壤盐分聚集在牛轭湖亚相、天然堤微相及河漫滩相中;在高差较明显的山地中,土壤盐分聚集于山谷的沟壑及低洼地带。（4）根据盐分分布规律及影响因素的研究,初步提出了防治盐碱化的措施,科学灌溉措施可有效降低盐碱化程度,大水漫灌致使村镇周边农田次生盐碱化现象严重。通过对磴口地区土壤含盐量的反演及综合研究,分析了土壤含盐量的影响因素及其空间差异性,可为相关部门进行土地治理及规划提供参考,具有一定的实践意义。
张湘宇[4]（2020）在《基于影像对象与多特征融合的无人机影像建筑物提取技术研究》文中提出随着无人机技术的飞速发展,低空航空摄影测量在城市地图更新、大比例尺地形图测绘中得到迅猛发展。建筑物提取是无人机影像处理工作中最为基础和重要的内容。采用基于影像单个像素的传统图像分类方法,例如监督分类与非监督分类,在分类对象比较详细复杂的无人机影像情况下,可能无法满足准确分类的要求。随着基于对象的分类方法的提出和实现,分类的精度得到了大幅度的提升。本研究以某区域的无人机影像为实验数据,采用基于影像对象的分类方法及相关的分析软件,对分类过程中所涉及的图像处理算法、分类器中融合多种特征进行影像分类的精度等问题展开对比分析和研究。研究的内容及成果总结如下:1)针对研究区无人机影像地物细节丰富,数据冗余程度高,形成影像分类后细小地物较多、建筑物边界模糊等问题,利用sobel微分算子对图像进行滤波,达到突出图像边界的效果。2)对比分析了传统基于像素的图像分割技术与基于影像对象的分割技术及优缺点。根据ESP2算法对影像进行计算,得到最优的分割尺度。并通过实验验证,最终确定图像的最优分割尺度参数为90,形状参数为0.4,紧致度为0.5。3)使用几个参数法研究图像的形状特征与纹理特征。通过实验验证矩阵适应性与紧致度突出建筑物的轮廓信息,以便更好地进行建筑物的提取。采用e Cognition内的八种灰度共生矩阵法提取图像的纹理特征向量。通过实验对比得出GLCM中的信息熵能更好地表示研究区地物的纹理特征。4)用K最邻近分类器（KNN）与支撑向量机（SVM）方法对无人机影像进行分类。KNN的分类结果的Kappa系数为0.88,SVM分类结果为0.87。加入sobel算子以后KNN的分类精度提高到了0.96,SVM的分类精度提高到了0.90,证明了sobel算子能有效增强图像边界、提高分类精度。
周忠平[5]（2019）在《抚州-永丰断裂构造的新认识》文中进行了进一步梳理抚州-永丰断裂是德兴-遂川大断裂的一个不可分割的分支,被普遍认为是一条长时间活跃的控岩控盆控矿断裂。在江西省境内该断裂延伸大概有540km,该断裂的北东段被称为赣东北深大断裂也叫做德兴-东乡断裂,抚州-永丰断裂就是它中间的一个断裂,万安-遂川断裂则在它的南西方向上。项目组（中国地质调查局项目-1212011220248、1212011120836）在研究相山盆地时发现抚州-永丰断裂与前人的结论有很大差别,为此提出抚州-永丰断裂重新厘定研究。单一的地球物理勘探技术是不能够完全全面的认识断裂构造的全部,本文结合研究区的物性参数、地质资料以及重磁场的基本特征,利用欧拉三维反褶积技术对研究区地质体（断裂）边界进行识别,同时结合水平梯度法、解析信号法、Theta图法、Tilt梯度法,对研究区的地质体（断裂）的边界进行识别对比;利用遥感技术在对断裂构造解译上的优势,进一步厘定断裂;除此之外,利用研究区内跨越该构造的一条MT测线和一条CSAMT测线数据展开反演研究,对断裂进行详细刻画,从而全面厘定抚州-永丰断裂。本人在前人研究基础上,通过现代重磁反演技术、遥感解译,对抚州-永丰断裂进行了详细的研究,重新厘定了抚州-永丰断裂构造。通过MT/CSAMT反演,厘定抚州-永丰断裂的位置、倾向。为城市地质、灾害地质、环境地质、农业地质的研究和矿产调查奠定基础。
张炎[6]（2019）在《基于数字图像的日间大气能见度估测研究》文中认为鉴于能见度对日常生产生活的重要影响,本文重点研究基于数字图像的能见度信息获取方法。相较于传统的能见度目测法主观性较强,以及器测法投入成本高、架设要求复杂的缺点,基于数字图像的能见度测量方法具备投入成本低,架设操作简便,布设范围广的优点,是一种能见度测量的新思路,在未来具有广阔的应用前景。同时,本文采用先进的暗通道先验原理进行能见度估测研究,对比前人的研究成果,该方案具备无需架设目标观测点,操作简便方面的优势。本文的主要研究内容概括如下:（1）基于暗通道先验原理和能见度测量原理,推导出了利用暗通道先验原理估测能见度的原理公式。并针对粗估计透射率的优化问题,详细对比了软抠图法和引导滤波法的效果,发现在处理效果差别不大的情况下,引导滤波的运算效率有明显的优越性。同时,采取以灰度图替换彩色原图进行引导滤波的方法,进一步改进了引导滤波的运算效率,提升达95.93%。（2）着重讨论了雾浓度系数对能见度估测的影响,以及影响雾浓度系数选取的主要因素。雾浓度系数作为透射率修正的关键因子,图像灰度均值和天气条件均是左右其选取的重要因素。因此,本文通过构建BP神经网络,完成训练,实现了雾浓度系数的自适应性选取,取得了良好的效果。（3）利用自适应雾浓度系数的估测系统,于2018年5月7日至5月16日的10天内进行观测实验,将能见度估测结果与散射式能见度仪观测结果做对比,发现实验结果满足20%的能见度误差要求,准确率达97.1%,误差为2.9%。（4）利用大气辐射理论的假设模型,推导出了一种利用暗通道先验原理计算能见度的新方法。该方法摆脱了目标物景深信息的限制,应用更简便。同样进行观测试验对比后,发现估测结果基本满足误差要求,准确率在80%以上,略低于传统方案。最后,本文讨论了研究中存在的不足,与可能导致的原因及解决方法,并进一步提出了后续的研究重点与方向。
王国芹[7]（2019）在《栅格图像在AutoCAD中的间接校正》文中研究说明在AutoCAD中,使用“对齐”命令可同时完成对象的平移、旋转和缩放,以达到数据配准的目的。若此对象为栅格图像,则可实现栅格图像的校正,此校正方法被称为“对齐法”。然而在使用“对齐法”对卫片进行校正时,发现其校正误差呈现两极分化:两个控制点连线上校正误差是最小的,距离此连线越远,校正误差越大。为解决这一问题,本文做了以下工作。1、分析并指出了“对齐法”校正误差呈两极分化的根本原因,即只能使用两对源点和目标点,对象的平移、旋转和缩放操作都是基于这两对源点和目标点来完成的;2、分析并总结了栅格图像在AutoCAD中实现精确校正的两个前提条件:条件一,栅格图像的坐标基准和投影必须与项目的坐标基准和投影一致;条件二,栅格图像在x方向和y方向上的采样间隔必须相等;3、提出了一种间接校正思路:首先借助于专业校正软件对原始栅格图像进行校正,然后输出校正后的图像和对应的坐标文件,最后根据坐标文件利用“对齐法”实现输出图像在AutoCAD中的精确校正;4、以JPEG卫片为例,根据间接校正的思路实现了其在AutoCAD中的精确校正;5、总结并提出了栅格图像在AutoCAD中实现精确校正的通用方法--“AutoCAD间接校正法”。结果表明:“AutoCAD间接校正法”不再局限于只使用两对源点和目标点,避免了“对齐法”校正中误差两极分化的问题;另外它不关心栅格图像是否满足那两个前提条件,间接实现了栅格图像在AutoCAD环境中的精确校正,可在实际工作中推广使用。
薛白[8]（2019）在《多源遥感卫星影像镶嵌技术方法研究》文中研究表明镶嵌的目的就是将多幅影像通过一定的技术手段整合在一起,为后续的遥感应用提供数据支持。本文以高分一号、高分二号、北京二号、资源三号数据为例,开展多源遥感卫星影像镶嵌技术方法的应用研究。首先对实验影像进行区域网平差、几何纠正等预处理工作,检查纠正精度并对全色和多光谱影像进行融合;对重采样、匀光匀色算法进行分析对比并推算出最优算法;利用基于形态学最小距离变换原理自动生成镶嵌网络同时开展匀色模板的制作,并以重庆市作为试验区进行全域的影像镶嵌实验,验证了本文实验方法和结论的准确性和有效性。本文完成的具体工作如下:（1）紧密围绕镶嵌技术领域,对国内外研究现状进行总结和分析,并结合作者参与项目内容,明确了本论文研究的重点,即研究和探讨多源遥感卫星影像镶嵌技术方法,以提高镶嵌影像整体质量。（2）介绍了影像镶嵌过程中主要的技术方法,包括正射校正和融合;主要在影像重采样和匀光匀色等方面,对其算法进行了详细的研究和对比。（3）提出了智能自动镶嵌线生成技术,基于形态学最小距离变换原理,计算相互重叠的正射影像间的镶嵌线栅格影像并构成栅格拓扑多边形,进而通过矢量化该栅格拓扑多边形自动构成镶嵌拓扑网,从而实现镶嵌线的自动生产。（4）结合研究试验区实际特点,制定了一套具有针对性的影像镶嵌方案并进行实验,借助最终影像镶嵌成果的主观目视定性分析,以及精度评定的客观定量指标,评价论文中所采用的镶嵌技术方法完整的实现了多源影像的镶嵌任务,镶嵌影像的细节纹理清晰,色彩饱满。
马琳娜[9]（2019）在《基于高光谱成像的秦始皇二号铜车马彩绘纹样复原研究》文中提出秦始皇陵出土的二号铜车马是到目前为止挖掘发现的体量最大,结构最为复杂的古代青铜器之一。但是它更夺人眼球的还是马车通体都绘有造型精美、光彩夺目的彩绘纹样。然而,由于墓室坍塌铜车马长时间被掩埋于土石之下,受到恶劣的环境影响,马车上的大部分彩绘纹样都受到了严重的破坏。传统的纹样采集和复原工作主要是依靠考古专家的经验和理解或者需要对文物进行采样分析,效率较低同时缺少科学技术的支撑或不符合对文物非入侵的要求。因此,本文基于高光谱成像技术和计算机技术提出了一种对文物非接触、无损伤,同时更高效,也更具有科学依据支撑的数字复原方法。复原方法主要是利用了高光谱成像技术“图谱合一”的优势,一方面利用其在近红外区域的高光谱成像结果检测并复原出彩绘纹样难以识别的边缘信息;另一方面利用高光谱数据中的光谱信息,将铜车马彩绘纹样上未知矿物颜料的光谱同实验建立的矿物颜料标准光谱库进行拟合,识别出铜车马上彩绘所采用的颜料种类。从目前的实验结果来看,本文所提的方法可以对部分受损的彩绘纹样有较好的复原效果,同时也为其他青铜器彩绘纹样的复原研究提供参考。研究最后针对所提出的复原方法设计并开发相应的复原工具。
成功[10]（2018）在《海量数据地震勘探变观设计软件研究》文中认为油气地震勘探采集变观设计是地震采集工程技术方案实施的必要环节,它涉及地球物理、数学、计算机图形学、并行计算技术等多学科领域,在野外地质采集工程现场普通计算机环境下,变观设计的高效是实现高密度、高精度地震勘探采集的关键。地震勘探变观设计中,SPS数据、面元分割、卫星图像的精准校正和属性绘制技术是决定变观设计乃至地震勘探效率的关键。现阶段,基于海量数据和高效采集的地震勘探方法成为了地震勘探采集的主流方法,但现行的地震变观设计软件已经无法满足现阶段地震勘勘探的需求。为了提高地震勘探变观设计的效率,本文从上述四个决定因素方面进行研究。首先重点解剖了SPS数据格式,提出了海数据量SPS数据快速定位方案和自适应三维地震测网面元自动分割及属性并行计算技术,建立了处理流程。其次提出了面向地震采集变观设计的图像处理技术,建立了卫星图像精校正及坐标配准与图像增强的处理流程。最后提出了图层组织理念,采取插值与抽稀技术,并利用多线程并行处理,实现观测系统高效显示与分析,并形成了工程应用流程。利用开放的S软件平台所提供的插件技术,实现了以上研发技术的集成。本文在自适应面元分块并行计算、基于卫片配准与精校正的变观设计、多图层观测系统属性多线程并行处理技术等方面提出了创新性的方法。通过野外实践,证实了方法的可行性,解决了大数据量、多类型数据及多种图形图像的高效存储、处理与显示等问题,实现了普通计算机上进行的基于海量数据前提下的复杂地震采集变观设计。
二、遥感数字图像快速成图法（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、遥感数字图像快速成图法（论文提纲范文）
（1）基于地面与低空影像的烤烟氮素营养诊断（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 作物氮素营养诊断的发展历程 |
| 1.2.2 基于传统方法的作物氮素营养诊断 |
| 1.2.3 基于现代信息技术的氮素营养诊断 |
| 1.2.3.1 叶绿素诊断 |
| 1.2.3.2 数字图像诊断 |
| 1.2.3.3 光谱遥感诊断 |
| 1.3 现存问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 研究目标及创新点 |
| 1.6 技术路线 |
| 第二章 材料方法 |
| 2.1 试验点概况 |
| 2.2 试验设计 |
| 2.3 冠层光谱信息的获取 |
| 2.4 烤烟农学参数的测定 |
| 2.5 数据处理分析工具 |
| 第三章 烤烟氮素吸收规律及施氮效应 |
| 3.1 烤烟农学参数的描述性统计 |
| 3.1.1 烤烟生育期生物量变化及氮累积量变化规律 |
| 3.1.2 不同氮素条件下对农艺性状影响分析 |
| 3.2 施氮效应 |
| 3.2.1 施氮效应方程 |
| 3.2.2 讨论 |
| 3.2.3 小结 |
| 第四章 氮素营养图像诊断 |
| 4.1 手机图像 |
| 4.2 冠层直径和株高的动态变化 |
| 4.3 冠层直径与株高和农学参数的关系 |
| 4.4 基于株高与冠层直径的营养状态判断标准 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 基于SPAD的烤烟氮肥管理 |
| 5.1 SPAD生育期变化 |
| 5.1.1 烤烟叶片不同位点的SPAD |
| 5.1.2 烤烟叶片SPAD动态变化 |
| 5.2 SPAD与养分关键参数相关关系 |
| 5.3 烤烟叶片SPAD值诊断氮肥推荐标准的建立 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 高光谱氮素营养诊断 |
| 6.1 烤烟氮指标与高光谱之间的响应 |
| 6.1.1 高光谱曲线特征分析 |
| 6.1.2 高光谱辐照强度与烤烟氮指标的相关关系 |
| 6.2 基于高光谱的营养状态判断标准 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 多光谱影像氮素营养诊断 |
| 7.1 多光谱影像拼接过程与植被指数的提取 |
| 7.2 烤烟生育期内各植被指数的动态变化 |
| 7.3 基于植被指数的烤烟农学参数估测 |
| 7.3.1 基于NDVI的烤烟农学参数估测 |
| 7.3.2 基于GNDVI的烤烟农学参数估测 |
| 7.3.3 基于LCI的烤烟农学参数估测 |
| 7.3.4 基于NORE的烤烟农学参数估测 |
| 7.3.5 基于OSAVI的烤烟农学参数估测 |
| 7.4 基于植被指数的营养状态判断标准 |
| 7.5 讨论 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 全文结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（2）基于卷积神经网络的遥感图像拼接算法设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 遥感图像拼接技术的发展 |
| 1.1.2 遥感图像拼接技术的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究工作 |
| 1.3.1 论文的研究内容和技术方法 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 第2章 遥感图像拼接技术研究 |
| 2.1 遥感图像拼接的主要过程 |
| 2.1.1 图像预处理 |
| 2.1.2 特征提取 |
| 2.1.3 特征匹配 |
| 2.1.4 几何变换 |
| 2.1.5 图像融合 |
| 2.2 应用于遥感图像处理的卷积神经网络技术 |
| 2.3 卷积神经网络模型结构 |
| 2.3.1 输入层 |
| 2.3.2 卷积层 |
| 2.3.3 池化层 |
| 2.3.4 全连接层和输出层 |
| 第3章 遥感图像拼接算法设计与实现 |
| 3.1 遥感图像预处理 |
| 3.1.1 原始遥感图像增强 |
| 3.1.2 统一比例尺 |
| 3.1.3 遥感图像重叠区域确定 |
| 3.2 基于CNN的遥感图像重叠区域配准 |
| 3.2.1 应用于遥感图像配准的CNN模型设计 |
| 3.2.2 生成CNN模型训练数据集 |
| 3.2.3 不同结构CNN模型的对比实验 |
| 第4章 CNN模型的遥感图像拼接性能评估 |
| 4.1 CNN模型法的遥感图像配准效果 |
| 4.1.1 CNN模型法在验证集上的遥感图像配准效果 |
| 4.1.2 CNN模型法在测试集上的遥感图像配准效果 |
| 4.2 CNN模型法的性能评估 |
| 4.2.1 CNN模型法在验证集上的性能评估 |
| 4.2.2 CNN模型法在测试集上的性能评估 |
| 4.3 实际应用中的遥感图像拼接效果 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）基于RS的河套磴口地区土壤盐分反演研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究现状 |
| 1.1.1 选题背景及项目依托 |
| 1.1.2 土壤盐碱化及其反演研究现状 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容及方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 完成工作量 |
| 2 自然地理及区域地质概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 区域地质概况 |
| 2.2.1 区域地层概况 |
| 2.2.2 区域构造概况 |
| 3 数据源的选择及数字图像预处理 |
| 3.1 数据源的选择 |
| 3.2 数字图像处理 |
| 3.2.1 雷达影像处理 |
| 3.2.2 光学影像处理 |
| 4 土壤盐分反演 |
| 4.1 采样及数据导入 |
| 4.1.1 野外实地采样 |
| 4.1.2 提取采样数据后向散射系数 |
| 4.2 选择盐分反演方法 |
| 4.2.1 多元线性回归模型 |
| 4.2.2 二次多项式逐步回归模型 |
| 4.2.3 BP神经网络模型 |
| 4.2.4 分析对比 |
| 4.3 构建盐分反演模型 |
| 5 研究区遥感地质解译及土地利用解译 |
| 5.1 基于Google Earth Engine平台的基础分类 |
| 5.1.1 研究区分类流程 |
| 5.1.2 随机森林算法 |
| 5.1.3 部分流程代码实现展示 |
| 5.1.4 分类成图 |
| 5.2 地质解译 |
| 5.3 土地利用解译 |
| 6 土壤盐分与沉积相及土地利用关系探讨 |
| 6.1 地形对土壤盐分的影响 |
| 6.2 土地利用对土壤盐分的影响 |
| 6.3 沉积相对土壤盐分的影响 |
| 7 结论及讨论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附表 1：土壤样品全盐量 |
（4）基于影像对象与多特征融合的无人机影像建筑物提取技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多特征融合 |
| 1.2.2 机器学习分类器 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 数字图像处理算法及原理 |
| 2.1 图像分割 |
| 2.1.1 基于像素的分割技术 |
| 2.1.2 基于影像对象的分割技术 |
| 2.1.3 最优分割尺度及其特性 |
| 2.2 影像特征提取 |
| 2.2.1 形状特征 |
| 2.2.2 纹理特征 |
| 2.3 机器学习分类器 |
| 2.3.1 K最邻近算法 |
| 2.3.2 支持向量机 |
| 2.3.3 K最邻近算法与SVM算法的优缺点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 无人机影像获取与预处理流程介绍 |
| 3.1 数字图像特点与实验区域概况 |
| 3.1.1 遥感数字图像特点 |
| 3.1.2 实验区域概况 |
| 3.2 无人机影像处理 |
| 3.2.1 无人机影像处理技术路线 |
| 3.2.2 相机畸变参数设置 |
| 3.2.3 空中三角测量 |
| 3.2.4 无人机航片处理流程 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 微分算子图像增强 |
| 3.3.2 Sobel滤波结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 无人机影像建筑物提取案例研究 |
| 4.1 影像处理软件简介 |
| 4.1.1 ENVI简介 |
| 4.1.2 e Cognition简介 |
| 4.2 图像处理 |
| 4.2.1 多尺度分割 |
| 4.2.2 形状特征与纹理特征提取 |
| 4.3 图像分类 |
| 4.3.1 训练样本选择 |
| 4.3.2 样本可分性评价 |
| 4.3.3 验证样本的选择 |
| 4.3.4 图像分类结果与精度评价 |
| 4.4 分类后处理 |
| 4.4.1 剔除不感兴趣类别 |
| 4.4.2 导出分类结果 |
| 4.5 算法实例分析 |
| 4.5.1 分类结果 |
| 4.5.2 分类精度 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
（5）抚州-永丰断裂构造的新认识（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 论文选题背景、意义 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 |
| 1.2.1 地球物理探测技术 |
| 1.2.2 已有的研究 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 本文的研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区地质概述 |
| 2.1 江西省主要地质单元与断裂构造概述 |
| 2.2 研究区地理概述 |
| 2.3 抚州-永丰断裂概述 |
| 3 研究区重磁场特征分析 |
| 3.1 研究区物性特征 |
| 3.2 研究区重磁异常特征及地质认识 |
| 4 地质体(断裂构造)边界识别技术 |
| 4.1 欧拉反褶积法 |
| 4.2 水平梯度法 |
| 4.3 解析信号法 |
| 4.4 Theta图法 |
| 4.5 Tilt梯度法 |
| 5 重磁数据处理与断裂构造推断 |
| 5.1 重磁数据延拓与解释推断 |
| 5.1.1 上延与结果解释 |
| 5.1.2 上延处理与边界识别解释 |
| 5.2 欧拉三维反褶积和断裂构造推断 |
| 5.2.1 布格重力数据欧拉三维反褶积与断裂构造推断 |
| 5.2.2 航磁数据欧拉三维反褶积与断裂构造的推断 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 遥感与地质解译 |
| 6.1 遥感与地质解译 |
| 6.2 遥感影像与地质构造推断 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 永丰-抚州断裂构造展布的重新厘定 |
| 7.1 永丰-抚州断裂构造展布的厘定 |
| 7.2 断裂构造展布大地电磁数据的验证 |
| 7.2.1 大地电磁数据测线的位置及数据说明 |
| 7.2.2 MT数据处理流程 |
| 7.2.3 CSAMT数据处理 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 结论与建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）基于数字图像的日间大气能见度估测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容和章节安排 |
| 第二章 基于图像的能见度估测系统及原理 |
| 2.1 能见度测量原理 |
| 2.1.1 大气水平能见度的定义 |
| 2.1.2 大气水平辐射传输方程 |
| 2.1.3 大气水平能见度的计算原理 |
| 2.1.4 常见的能见度测量方法 |
| 2.2 能见度估测系统组成 |
| 2.3 暗通道先验原理 |
| 2.4 基于图像的能见度计算原理 |
| 2.5 基于暗通道先验法的能见度求取原理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 暗通道先验原理的透射率优化 |
| 3.1 滤波算法 |
| 3.1.1 软抠图法滤波 |
| 3.1.2 引导滤波 |
| 3.1.3 滤波方式的比较与选取 |
| 3.2 引导滤波改进 |
| 3.3 雾浓度系数 |
| 3.3.1 雾浓度系数的影响 |
| 3.3.2 影响雾浓度系数选取的主要因素 |
| 3.3.3 图像灰度均值的合理范围 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应雾浓度系数的能见度估测系统 |
| 4.1 能见度估测系统 |
| 4.2 神经网络 |
| 4.3 BP神经网络的设计 |
| 4.4 基于BP神经网络算法的?自适应选取 |
| 4.5 目标物选取优化 |
| 4.6 结果测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 改进的暗通道能见度估测方法 |
| 5.1 能见度测量原理 |
| 5.2 消光系数的计算 |
| 5.3 透射率比的求解 |
| 5.4 能见度估测系统工作流程 |
| 5.5 估测结果分析与讨论 |
| 5.6 两种能见度估测方案的讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）栅格图像在AutoCAD中的间接校正（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构编排 |
| 1.3.1 研究内容及技术路线 |
| 1.3.2 结构编排 |
| 第二章 栅格图像的几何精校正 |
| 2.1 栅格图像及坐标文件的使用 |
| 2.1.1 栅格图像及常见格式 |
| 2.1.2 坐标文件简介及使用 |
| 2.2 遥感图像的几何精校正 |
| 2.2.1 几何精校正的定义 |
| 2.2.2 几何精校正实现步骤及影响因素 |
| 2.3 常见的几何精校正软件 |
| 2.3.1 基于Global Mapper的几何精校正 |
| 2.3.2 基于Arc GIS的几何精校正 |
| 2.4 AutoCAD“对齐法”校正 |
| 第三章 栅格图像在AutoCAD中的间接校正实现 |
| 3.1 选择控制点并实测其坐标 |
| 3.2 基于校正软件的几何精校正 |
| 3.2.1 基于GM软件的几何校正及输出 |
| 3.2.2 基于Arc GIS软件的几何校正及输出 |
| 3.3 “对齐法”校正 |
| 3.4 校正精度评定 |
| 3.4.1 基于GM间接校正的精度评定 |
| 3.4.2 基于Arc GIS间接校正的精度评定 |
| 3.5 间接校正方法说明 |
| 第四章 间接校正方法在地震勘探中的应用实例 |
| 4.1 项目踏勘及设计 |
| 4.2 测量建网设计 |
| 4.3 测量图上设计 |
| 4.4 点位检查 |
| 4.5 野外安全指导 |
| 4.6 最终地形图的展绘 |
| 4.7 校正扫描地形图 |
| 总结及展望 |
| 1 总结 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论着及取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）多源遥感卫星影像镶嵌技术方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 选题依据与研究内容 |
| 1.3.1 选题依据 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线及论文结构 |
| 第二章 遥感影像镶嵌基本原理 |
| 2.1 影像镶嵌基本概念 |
| 2.2 影像镶嵌基本流程 |
| 2.2.1 几何镶嵌 |
| 2.2.2 色彩镶嵌 |
| 2.2.3 镶嵌线处理 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 遥感影像镶嵌技术 |
| 3.1 遥感影像预处理 |
| 3.1.1 区域网平差 |
| 3.1.2 正射校正 |
| 3.1.3 影像融合 |
| 3.2 遥感影像重采样 |
| 3.2.1 最邻近法 |
| 3.2.2 双线性插值法 |
| 3.2.3 三次卷积法 |
| 3.3 匀光匀色 |
| 3.3.1 直方图匹配 |
| 3.3.2 Wallis滤波 |
| 3.3.3 MASK匀光 |
| 3.4 智能自动镶嵌技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多源卫星影像镶嵌实例 |
| 4.1 影像镶嵌基础 |
| 4.1.1 研究区概况 |
| 4.1.2 原始数据分析 |
| 4.1.3 基础资料分析 |
| 4.1.4 数学基础 |
| 4.2 镶嵌前影像处理 |
| 4.3 镶嵌线选择 |
| 4.3.1 自动化镶嵌线生成 |
| 4.3.2 人工镶嵌线编辑 |
| 4.4 匀光匀色 |
| 4.4.1 模板制作 |
| 4.4.2 色彩均衡处理 |
| 4.5 影像镶嵌 |
| 4.6 精度评价 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于高光谱成像的秦始皇二号铜车马彩绘纹样复原研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容与目的 |
| 1.3 论文结构 |
| 第2章 高光谱成像技术的特点及研究现状 |
| 2.1 高光谱成像技术的特点 |
| 2.2 高光谱成像技术的应用研究现状 |
| 2.2.1 高光谱成像技术的发展 |
| 2.2.2 高光谱成像技术在文物保护领域的应用研究 |
| 2.3 高光谱数据处理方法 |
| 2.4 本章总结 |
| 第3章 高光谱数据的采集及复原方法 |
| 3.1 高光谱成像系统设备及数据采集 |
| 3.1.1 高光谱成像系统的设备及参数 |
| 3.1.2 高光谱数据的采集 |
| 3.2 实验数据以及特点 |
| 3.3 复原方法 |
| 3.4 本章总结 |
| 第4章 彩绘纹样的边缘提取与补全 |
| 4.1 高光谱数据的预处理 |
| 4.2 基于彩绘纹样边缘光谱特征的波段选择 |
| 4.3 基于移动最小二乘法的图像矫正 |
| 4.4 基于高通滤波的边缘增强及边缘提取 |
| 4.5 本章总结 |
| 第5章 彩绘纹样的色彩分辨与复原 |
| 5.1 基于PCA变换的纹样色彩分区确定 |
| 5.2 基于光谱数据的颜料分析 |
| 5.2.1 实验数据及实验流程 |
| 5.2.2 实验结果与分析 |
| 5.3 本章总结 |
| 第6章 铜车马彩绘纹样复原工具的设计与实现 |
| 6.1 开发环境 |
| 6.2 高光谱数据处理工具 |
| 6.2.1 整体设计 |
| 6.2.2 具体实现 |
| 6.3 图像变换工具 |
| 6.3.1 整体设计 |
| 6.3.2 具体实现 |
| 6.4 本章总结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）海量数据地震勘探变观设计软件研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 遥感影像 |
| 1.2.2 多线程并行显示 |
| 1.3 研究内容和关键问题 |
| 1.3.1 SPS标准研究 |
| 1.3.2 自适应面元分块并行计算技术 |
| 1.3.3 卫片图像获取与处理技术 |
| 1.3.4 观测系统属性并行绘制技术 |
| 1.3.5 基于插件的技术集成 |
| 1.3.6 技术应用及效果分析 |
| 1.4 创新点 |
| 第二章 变观基础数据处理技术研究 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 SPS数据处理 |
| 2.2.1 SPS格式解剖 |
| 2.2.2 SPS数据特点分析 |
| 2.2.3 数据结构与数据库设计 |
| 2.2.4 炮检点关系的快速定位 |
| 2.3 自适应面元分块并行计算技术 |
| 2.3.1 面元属性及数据结构 |
| 2.3.2 自适应面元分割 |
| 2.3.3 处理流程 |
| 2.3.4 性能及效果分析 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 面向地震采集变观的卫片图像获取与处理 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 网络卫片获取及图片特征分析 |
| 3.3 面向地震变观设计的图像处理技术 |
| 3.3.1 图像预处理 |
| 3.3.2 坐标变换 |
| 3.3.3 几何精校正 |
| 3.3.4 图像增强 |
| 3.3.5 面向变观的图像处理流程 |
| 3.4 图像处理效果分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于图层的观测系统属性叠合显示技术研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 图层定义与分类 |
| 4.3 基于图层的观测系统属性多线程并行绘制技术 |
| 4.3.1 图层划分 |
| 4.3.2 建立坐标系 |
| 4.3.3 观测系统图层的绘制 |
| 4.3.4 插值 |
| 4.3.5 抽稀 |
| 4.3.6 观测系统属性并行绘制 |
| 4.3.7 多图层变观图形绘制流程 |
| 4.4 基于S软件平台的模块集成 |
| 4.5 性能分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 系统技术应用 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 野外高效采集实时变观应用分析 |
| 5.2.1 工区概况 |
| 5.2.2 地表条件 |
| 5.2.3 地质任务 |
| 5.2.4 理论观测系统设计 |
| 5.2.5 变观设计及应用效果分析 |
| 5.3 以炮补道变观分析应用 |
| 5.4 工区目的层照明分析应用 |
| 5.5 小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
四、遥感数字图像快速成图法（论文参考文献）
- [1]基于地面与低空影像的烤烟氮素营养诊断[D]. 边立丽. 中国农业科学院, 2021(09)
- [2]基于卷积神经网络的遥感图像拼接算法设计[D]. 刘通. 吉林大学, 2021(01)
- [3]基于RS的河套磴口地区土壤盐分反演研究[D]. 杨振坤. 中国地质大学(北京), 2020(12)
- [4]基于影像对象与多特征融合的无人机影像建筑物提取技术研究[D]. 张湘宇. 昆明理工大学, 2020(04)
- [5]抚州-永丰断裂构造的新认识[D]. 周忠平. 东华理工大学, 2019(01)
- [6]基于数字图像的日间大气能见度估测研究[D]. 张炎. 南京信息工程大学, 2019(03)
- [7]栅格图像在AutoCAD中的间接校正[D]. 王国芹. 中国石油大学(华东), 2019(09)
- [8]多源遥感卫星影像镶嵌技术方法研究[D]. 薛白. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [9]基于高光谱成像的秦始皇二号铜车马彩绘纹样复原研究[D]. 马琳娜. 天津大学, 2019(06)
- [10]海量数据地震勘探变观设计软件研究[D]. 成功. 中国石油大学(华东), 2018(09)