1. 毕业设计(论文)的内容和要求
1. 熟悉基于GEE平台,利用JavaScript或者Python对遥感影像进行处理和信息提取的方法;2. 充分了解Landsat8等遥感影像的数据特点,以及数据的预处理方法;3. 了解一般基于遥感影像的植被覆盖提取方法,研究其对于研究区及实验数据的适用性;4. 采用当前主流的方法实现研究区的植被覆盖提取,并进行比较分析,基于土地覆被/目视解译数据对提取结果进行验证和评价;5. 分析长三角地区植被覆盖的演变过程;6. 获取长三角地区植被覆盖数据并制图。
2. 参考文献
[1] 杨军明,吴昱,魏永霞,等.多源数据融合的高时空分辨率植被指数生成[J].遥感学报,2019,23(05):935-943. [2] 张滔,唐宏.基于Google Earth Engine的京津冀2001~2015年植被覆盖变化与城镇扩张研究[J].遥感技术与应用,2018,33(04):593-599. [3] 郭永强,王乃江,褚晓升,等.基于Google Earth Engine分析黄土高原植被覆盖变化及原因[J].中国环境科学,2019,39(11):4804-4811. [4] 陈黔,李晓松,修晓敏,等.基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度30m分辨率沙地灌木覆盖度估算[J].生态学报,2019,39(11):4056-4069. [5] Teluguntla P, Thenkabail P S, Oliphant A, et al. A 30-m landsat-derived cropland extent product of Australia and China using random forest machine learning algorithm on Google Earth Engine cloud computing platform[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2018,144:325-340. [6] 冯李,胡文英,李应鑫,等.Google Earth Engine在四川省多年植被覆盖度动态监测中的应用[J].林业资源管理,2019(04):124-131. [7] Xie Z, Phinn S R, Game E T, et al. Using Landsat observations (19882017) and Google Earth Engine to detect vegetation cover changes in rangelands - A first step towards identifying degraded lands for conservation[J]. Remote Sensing of Environment, 2019,232:111317. [8] 吕丹红,姜琦刚,王德军,等.Landsat数据的植被覆盖估算和景观格局分析[J].测绘科学,2018,43(11):157-164. [9] 苏艳琴,赖日文,闫琦,等.植被覆盖度提取及景观格局分析[J].森林与环境学报,2018,38(02):164-170.[10] 刘充.基于资源三号卫星遥感影像的城市绿地信息提取方法研究[D].太原理工大学,2014.[11] 高永刚,徐涵秋.基于多源遥感影像的多尺度城市植被覆盖度估算[J].红外与毫米波学报,2017,36(02):225-234.[12] 张梦瑶.兰州新区植被覆盖度变化及其生态效应评估[D].兰州财经大学,2019.[13] 刘海,黄跃飞,郑粮,等.鄱阳湖生态经济区成立前后植被覆盖变化[J].测绘科学,2019:1-9.[14] 邹洪坤.湖北省植被覆盖度动态变化及其对气候变化的响应[D].武汉大学,2018.[15] 邹洪坤.湖北省植被覆盖度动态变化及其对气候变化的响应[D].武汉大学,2018.
以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。