一、《遥感信息》2002年总目录（论文文献综述）
李楠[1]（2020）在《杭州湾滨海湿地长时间尺度遥感动态监测及生态评估》文中提出在城市化、围垦造田等强烈人为活动干扰下,作为海陆纽带的滨海湿地正面临着面积萎缩、资源消耗、生物多样性减少、生态功能退化等一系列问题,严重影响着沿海生态系统平衡和社会经济可持续发展。滨海湿地类型复杂且变化频繁,由于缺乏长时间序列的湿地监测资料,限制了滨海湿地生态系统的长期演变及机制研究,难以提出针对性的滨海湿地科学管理及生态修复的政策。因此,亟需采用新方法快速有效的开展滨海湿地信息的准确提取,查明海陆交错地带复杂地类时空分布特征及演变规律,建立滨海湿地生态服务价值与生态安全评估体系,探索滨海湿地生态价值及生态安全变化,明确滨海湿地动态变化的驱动机制,对于滨海湿地资源的合理保护与生态恢复政策的科学制定具有重要的现实意义和科学价值。论文选择杭州湾为研究区,在滨海湿地生态环境野外调研的基础上,充分发挥遥感数据的连续性、真实性、系统性等特点,基于GF-1高分辨率遥感影像及1973年至2015年的长时间的Landsat MSS/TM/OLI系列遥感影像,开展滨海湿地信息提取和动态变化监测研究,并在此基础上进行湿地生态价值评估与生态安全评价,对研究区滨海湿地时空演变进行系统研究,探讨杭州湾滨海湿地动态变化的驱动机制。论文的主要研究内容和结论如下:（1）提出一种结合面向对象、物候特征和专家知识的规则树分类方法,从高分辨率遥感影像中精准提取滨海湿地信息。该方法充分利用不同湿地类型的空间分布和物候差异,可以准确地识别和提取研究区内土地覆盖类别,遥感分类结果总体精度达90.28%,kappa系数为0.89。结果表明,结合物候特征的专家知识规则树分类方法,能够有效增大不同类型湿地间的遥感可分离性,比最大似然和随机森林分类方法更具有优势,适用于复杂滨海湿地信息提取。（2）基于时间序列Landsat遥感影像提取滨海湿地信息,开展杭州湾湿地类型动态变化监测,分析滨海湿地的时空演变过程。结果表明,1973年至2015年间,杭州湾滨海湿地空间格局变化显着,湾滨海湿地（海三棱藨草盐沼,互花米草盐沼,淡水草本沼泽）靠海一侧逐年向外扩张,靠内陆一侧不断转化为水产养殖塘及不透水地表等类型。不透水地表的面积增加935.72 km2,扩大了16.3倍,向北扩展明显,滨海湿地受到严重影响。自然及人为因素驱动下,滨海湿地的演变过程及规律具有明显的空间异质性。（3）基于生态学和经济学方法,结合遥感土地覆盖结果,分别对2000年、2005年、2010年和2015年的杭州湾滨海湿地生态价值进行评估。结果表明,杭州湾滨海湿地生态服务总价值成递减趋势,分别为413.01亿元,261.25亿元,259.52亿元和224.3亿元。其中调节服务的总价值最高,水质净化、气候调节、保持土壤和促淤造陆是湿地核心功能。围垦和城镇建设与生态服务价值存在显着的负相关关系,是造成生态价值降低的最主要驱动因素。（4）基于DPSIR概念模型,从驱动力、压力、状态、影响和响应等5个层面选取指标构建杭州湾滨海湿地生态安全评价体系,评估杭州湾滨海湿地2000年至2015年间的生态安全状况。结果表明,杭州湾滨海湿地在2000、2005、2010和2015年的生态安全指数分别为0.413、0.382、0.287和0.582,安全等级由预警等级恶化到脆弱等级,又恢复到预警等级,呈下降后上升趋势。基于灰色模型预测2020年杭州湾滨海湿地将处于“比较安全”的状态。（5）定性的分析了杭州湾滨海湿地在自然演替和人为活动共同作用下长时间演变的驱动机制,发现水文条件、地形地貌和物种入侵是主要的自然驱动因素,人口、经济、政策、围垦、城镇建设和水产养殖是主要的人为驱动因素。论文从滨海湿地生态视角出发,充分发挥遥感技术优势,形成了一套运用遥感技术对滨海湿地生态系统复杂地类信息提取-时间序列湿地动态变化监测-生态服务价值指标体系构建与评估-生态安全评价与预测的技术方法。该成果为类似滨海湿地生态系统遥感动态监测与评价提供新的思路和方法,为科学合理选择生态修复措施提供了理论依据,对杭州湾滨海湿地资源的合理利用与社会经济可持续发展具有重要意义。
齐同源[2]（2019）在《基于OpenMP/OpenAcc的遥感专题信息并行提取系统研究与实现》文中研究表明目前我国航天遥感技术正处于飞速发展时期,由于海量的遥感大数据处理需要更多的时间开销和计算机内存的消耗,遥感专题信息提取算法处理速度已满足不了日益激增的遥感专题产品生产需求。基于大规模集群的遥感影像并行处理已成为主流处理模式,然而如何挖掘集群计算中单个节点内部的计算能力,以及如何高效利用多GPU硬件设备已成为遥感专题信息计算中亟待解决的问题。与此同时遥感专题信息处理技术也得到了快速发展,从早期将系统开发技术结合ENVI二次开发的遥感信息提取系统,到基于集群并行的全球范围内的遥感专题产品生产服务系统,以及动态实时遥感专题应用系统定制平台都见证了遥感专题信息处理系统的快速发展,然而如何进一步完善遥感专题信息处理系统的时效性,以及如何应对互联网用户对遥感业务需求量巨增依然是制约遥感应用普适化的瓶颈问题。针对以上叙述的问题,本文开展的主要工作如下:（1）实现了以植被指数为例的遥感专题信息提取算法的并行化流程设计,将归一化植被指数、比值植被指数、差值植被指数、增强植被指数提取算法进行了优化和改进,在原有串行算法的基础上提出了并行规范流程,并通过数值实验验证并行算法的正确性;总结了现有的多种并行技术和策略,针对遥感专题植被指数提取算法的特点提出了一种更为实用且高效的遥感算法加速策略,即混合OpenMP/OpenAcc的多GPU并行策略;同时,针对并行策略在OpenCV和GDAL遥感图像处理过程中的优劣性进行了合理分析。（2）分析并设计了基于OpenMP/OpenAcc的遥感专题信息并行提取系统（后续简称:遥感信息并行提取系统）架构。系统架构按照需求分析划分为遥感学堂、遥感信息并行提取、可视化展示、服务器脚本四个模块;系统设计了管理员用户和普通用户两类用户;根据遥感信息提取业务确定了系统的数据库实体关系。实现了遥感信息并行提取系统所设计的功能,将并行化策略应用到系统中。系统采用分布式多服务模式,基于Spring Boot框架整合开发,将高性能计算服务,文件存储服务和应用开发服务以微服务的方式部署在不同的服务器节点之上,为了更直观地展现混合OpenMP/OpenAcc多GPU并行策略的有效性,系统实以二维可视化图表的方式展示了植被指数提取算法的加速效果。实验结果表明,本文提出的混合OpenMP/OpenAcc多GPU并行提取策略相对于传统的串行提取算法具有显着的加速效果,且代码指令的编写更为标准和规范,较为适合推广使用。经过多次对遥感信息并行提取系统的功能测试,验证了本文所设计的遥感信息并行提取系统具有较好的稳定性和良好的用户体验,进一步验证了OpenMP/OpenAcc混合并行策略的有效性。
朱振亚[3]（2018）在《基于LUCC的京津冀地区生态服务价值及影响机制》文中研究表明京津冀地区是我国经济发展的三大重要增长极之一,目前地区人地关系紧张、资源环境超负荷问题突出。通过野外实地调查、ArcGIS空间分析、分室情景模拟、多元统计分析、地理加权回归等多种方法,分析地区土地利用景观格局及转换,评估生态服务价值组成和变化,分析其空间分布、综合分区及时空异质性,模拟不同情景下的服务价值变化,探究其自然和社会经济影响机制,为土地利用景观格局规划管理和生态服务价值维护策略的制定提供依据。研究结果表明:（1）京津冀地区土地利用以耕地、林地和草地为主,耕地、草地、湿地和未利用地的减少以及建设用地的增加主要发生在1990-2000年。地区自然景观和人工或半自然-半人工景观空间分布较为明晰,林地、草地等主要分布在西北部,而耕地、建设用地等主要在东南部。1990-2010年,地区土地利用主要转为半人工和人工景观,其中2000-2010年主要转为人工景观,人类活动等干扰对土地利用转换的影响不容忽视。1990-2000年,北京市的土地利用变化最快,2000-2010年天津市土地利用变化最快;天津市的土地利用程度指数最高,北京市最低。（2）2010年地区的净第一生产力77.75TgC/a,其范围0-1334.20 gC/m2a,均值361.31gC/m2a,最大值出现在北京市。地区的水源涵养量105.43亿m3/a,土壤保持量1473955万t/a。替代市场法估算的2010年地区生态服务价值为2635.76亿元/a,地区的重要价值是土壤保持价值,其次是气体调节价值和物质循环价值,水源涵养价值的贡献最小。1990、2000和2010年,效益转移法估算的地区生态服务价值分别为2011.15、2131.21和2110.92亿元/a。调节服务价值和支持服务价值的比重超过80%,土壤形成和保护、生物多样性保护和水源涵养价值贡献率较大。森林生态系统对地区生态服务价值的贡献最大,其次是农田和草地生态系统。总生态服务价值的分布最分散,文化服务价值最集中,单位面积服务价值最接近正态分布。单个生态服务价值的空间分布和生态服务价值综合分区都表现出明显的阶梯型。地区的167个区县单元中67.66%个单元属于极强承载区,生态服务价值对人口或经济发展的承载力不容乐观。（3）1990-2010年,总生态服务价值表现出聚集的趋势,高值聚类主要在西北部,而低值聚类主要在东南部。基于面积比率的聚集程度最大,基于GDP比率的聚集程度最小,EB标准化能消除部分空间异常值单元。1990-2010年,除文化服务价值外,其他三类服务价值的重心偏移的方向类似;乡村人口和第一产业增加值重心偏移的方向类似,而其他社会经济重心偏移方向各具特点。20年来,调节服务价值、总生态服务价值和三大产业增加值重心偏移距离较大。总服务价值重心与城镇人口、第三产业增加值、第二产业增加值重心的耦合性较高;以2000年为界,总服务价值重心与部分社会经济重心变动的一致性有所转变。“情景一”和“情景三”下,地区生态服务价值每年分别下降1.1041和10.1244亿元,“情景二”下每年增加8.1168亿元。按照《土地规划》设定的情景,预计2030年比2010年增加19.7782亿元人民币。2015年,“情景一”的模拟结果最理想,其次是“情景四”,“情景二”的模拟结果最差。（4）温度和降水是生态服务价值的主要自然影响因素,其次是湿度,风因素的作用最小。累年气温年较差、累年年最少降水量和累年日降水量多0.1mm日数特别是后者对生态服务价值的正向作用明显;而累年年平均相对湿度对单位面积服务价值的正负作用共存,以负面作用效应为主。四个自然因子的局部影响机制空间分布特征比较明显。第一产业相关的因子是生态服务价值的主要社会经济影响因素,而第二产业、第三产业、财政税收等社会经济因素的影响作用较小。第一产业综合因子对生服务价值的负面作用显着,总人口因子的负面作用弱于第一产业综合因子,而第一产业简化因子的作用效应正负交替。第一产业综合因子的局部影响机制空间分布特征明显,而总人口因子、第一产业简化因子的局部影响机制空间异质性增加。局部影响模型较好地解决了自变量和因变量的空间非平稳性,局部影响模型优于全局影响模型。
许宁[4]（2016）在《中国大陆海岸线及海岸工程时空变化研究》文中研究说明获得不同时期的海岸线信息是海岸带管理的基础工作,海岸线信息的提取与海岸线变化的监测对海岸资源管理、海岸环境保护、海岸可持续发展以及合理规划起到至关重要的作用。本文旨在分析改革开放以来的中国大陆海岸线与海岸工程的时空变化特征。利用Landsat MSS、TM、ETM+和O LI多时相遥感影像,提取了1980年、1990年、2000年、2010年和2015年共5期中国大陆海岸线。综合运用遥感与GIS技术,从海岸线类型分布特征、长度、形态、空间变迁等方面系统分析了近35年中国大陆海岸线的时空变化规律。改进区域海岸线开发利用负荷度指数,结合海岸线类型变化、岸线摆动区域土地利用变化,对近35年中国大陆海岸开发利用状况进行系统分析。然后在对沿海地区养殖用海、盐田用海和港口码头时空变化分析的基础上,利用社会经济统计数据并结合典型区分析海岸线变迁的成因。主要结论如下:（1）1980-2015年,中国大陆海岸线长度持续增加,变化强度逐渐增大。海岸线类型转化频繁,人工岸线剧增,自然岸线锐减。（2）中国大陆海岸线的变迁呈现显着的时空差异。从时间过程看,2000年以后海岸线长度进入快速增长时期;从区域范围看,辽东湾北部、渤海湾-黄河口-莱州湾南岸、江苏南部-长江口-杭州湾南岸、珠江口岸段海岸线的变迁最显着。（3）海岸线分形维数逐渐增大,岸线形状趋于复杂,其变化趋势与海岸线长度变化一致。（4）中国大陆海岸线整体向海推进,人为海岸开发修筑的海岸工程是导致岸线变化的主导因素。（5）中国大陆海岸线多为未开发岸线,其次为重度开发岸线。自1990年以来,中国大陆岸线开发利用负荷度逐渐升高。区域性差异显着,以杭州湾为界,以北区域的海岸开发利用负荷度高于南方。（6）1980-2015年,养殖用海、盐田用海和港口码头的变化呈现显着时间差异。2000年之前海岸开发以围垦养殖、盐田为主;2000年之后,港口码头进入高速发展的阶段,同时存在一定的盲目性和建设超前的问题。论文创新点:1)基于全国尺度和长时间序列的海岸线类型信息提取及岸线变迁分析。2)改进区域海岸线开发利用负荷度指数,结合海岸线类型变化、岸线摆动区域土地利用变化,对近35年中国大陆海岸线资源的开发利用状况进行系统分析。3)从单一海岸工程角度,结合社会经济数据,分析海岸开发时空变化特征及其对海岸线变化的影响。
李金亚[5]（2014）在《科尔沁沙地草原沙化时空变化特征遥感监测及驱动力分析》文中提出荒漠化被认为是当今人类面临的最严重的环境与社会问题之一。我国是受荒漠化影响最严重的国家之一，且荒漠化多发生于发展落后、气候环境恶劣的草原区。作为人口众多、耕地资源有限的国家，如何管理和利用好所拥有的全球面积第二大的草地资源，对中国来说有着格外重要的意义。近年来，面对日益严重的荒漠化进程和草地退化形势，国家及各级政府实施了一系列的生态保护及恢复工程，这些政策、工程的实施效果如何以及是否需要调整等问题，迫切需要准确、及时地掌握我国各地区的荒漠化发展变化过程，尤其是治理工程实施前后荒漠化的发展变化差异。对荒漠化进行监测的前提和基础是建立科学、可操作的荒漠化评价体系，但是，目前的荒漠化评价体系仍然存在目的不明确、指标间信息交叉冗余，且多为定性或间接性指标，特别是针对草原沙化的评价指标体系过少，忽略草原类型差异以及基于遥感技术的指标体系发展不足等。本研究的主要目的就是，在充分收集、分析、总结前人研究成果的基础上，对目前常用的荒漠化评价指标进行应用、对比、分析，在野外考察的基础上，对各指标的草原沙化信息提取能力进行评价。在此基础上，以科尔沁沙地为例，结合研究区草原类型等特征，建立适合于研究区的草原沙化遥感监测评价体系。并以此为基础，对覆盖研究区的1985年、1992年、2001年以及2013年四期Landsat TM/ETM+/OLI影像进行草原沙化等信息提取，深入分析科尔沁沙地草原沙化自上世纪80年代以来的变化特征，并对其驱动因素进行定性和定量分析，主要研究内容和结果如下：1．其他土地覆盖类型的提取及掩膜从土地利用/土地覆盖变化角度对草原沙化进行研究，能够在获取草原沙化信息的同时，得出沙地的转入来源及转出方向，有利于分析草原沙化过程，研究其驱动因素。在对草原沙化信息提取之前，首先基于各种植被指数、穗帽变换、光谱混合分析、决策树等方法，对研究区其他主要土地覆盖类型进行分层识别、提取、掩膜，在有效提高地物提取精度的同时，有利于突出研究重点，减少草原沙化信息提取的复杂性，提高解译精度。2．草原沙化遥感监测指标的挑选及评价体系的建立对目前常用的基于植被盖度的荒漠化评价指标进行应用，并与裸沙面积百分比指标进行对比、分析，发现，基于植被盖度的荒漠化评价指标容易高估草原沙化程度较轻或未沙化区域，且高估程度与土壤面积百分比呈正比关系，总体精度仅59.38%，而基于裸沙面积百分比的草原沙化评价则可有效避免这种问题，总体精度达80.99%，两种指标只是在土壤面积百分比越接近0的区域才趋于一致。本研究以裸沙面积百分比为主要评价指标，结合前人研究成果及研究区沙化特征，建立了科尔沁沙地草原沙化遥感监测评价体系，并以像元分解法作为获取裸沙面积百分比的主要方法。3．科尔沁沙地草原沙化特征科尔沁沙地西南部集中了科尔沁主要中、重度沙化草地，行政区划上涉及翁牛特旗、奈曼旗、库伦旗、敖汉旗。特别是翁牛特旗五分地镇-乌兰镇以东、西拉木伦河以南以及教来河以西，三线构成的三角地带聚集了科尔沁沙地的大部分中、重度草原沙化草地，特别是重度沙化草地。轻度、中度及重度沙化草地分别占研究区总面积的9%、4%及3%，三者面积之和约占研究区总面积的16%，在研究时段内，轻、中、重三级沙化草地及沙化草地总面积均呈先增后减的变化趋势；轻度、中度沙化草地变化拐点在1992年，重度沙化草地及沙化草地总面积变化拐点在2001年。总体上，科尔沁草原沙化状况呈现先发展后逆转的趋势，19851992年间为发展（重度沙化草地面积年增长率达5.91%），19922013年间为逆转，且逆转速度在20012013年间最快（重度沙化草地面积年减少率在19922001年为0.51%，在20012013年为2.92%），时空变化上，翁牛特旗东北部、奈曼旗以及库伦旗北部是草原沙化动态变化最为活跃的区域；4．驱动力上，本文研究时段内，科尔沁沙地暖干化趋势明显，且科尔沁沙地年内降水分布极其不均，冬春两季风大水少，所以气候背景上不利于草地沙化的逆转。人为因素上，人口、耕地面积及牲畜数量不断增长，特别是20022011年间，耕地面积、有效灌溉面积及牲畜存栏量增长迅速，但是，经本文监测显示，科尔沁沙地1992年2001年，已呈现逆转趋势，特别是在20012013年间，逆转面积及逆转速率均较大，说明一些生态保护及恢复政策的实施有效地促进了草原植被恢复及草地沙化逆转。另外，经因子分析可知，在19872000时段内，人为干扰是研究区草原沙化发生发展的主要因子，而在20012012年，自然因素和人为因素对草原沙化影响相近，人为因素中，耕地面积的增加是主要影响因素。
杨红飞[6]（2013）在《新疆草地生产力及碳源汇分布特征与机制研究》文中研究指明新疆作为我国典型的干旱与半干旱地区,其植被受气候变化和人类活动干扰影响最为敏感。而草地是新疆最重要的植被类型,其面积位居全国第三位。在全球变化及其区域响应研究热潮下,草地作为碳汇的功能逐渐浮现在公众的视线。为系统的研究新疆植被和草地生产力的时空变异特征及其对气候的响应特征,明晰人类活动和气候变化两大驱动因子的相对作用以及未来气候下其碳源汇变化特征,并为草地土壤碳库的估算提供新的技术手段。本文分别借助实测样地的高光谱数据进行了地面草地光谱特征、地下土壤有机碳的估算研究,同时利用基于卫星遥感数据—MODIS数据的CASA模型对新疆植被和草地生产力的时空分布、影响因素（土地利用变化、气候波动）、及其气候响应进行了系统研究,并对两大驱动因子—气候变化和人类影响对植被生产力的相对作用进行了定量的评估和有效区分。并借助BIOME-BGC模型对新疆3类草地生态系统生产力（NPP、NEP）的时空格局进行模拟估算,并且从源汇关系角度和未来气候变化情景下分析了该3类型草地生态系统生产力（NPP、NEP）的响应特征。通过三年的研究,取得了如下的研究结果:（1）基于高光谱技术,对新疆3种主要草地类型进行了实地光谱测量,并结合导数光谱变换技术,分析和比较了 3种草地类型的光谱反射特征和不同草地类型的植被指数特征。在可见光波段,干荒漠类草甸植被,除角果黎外,其冠层反射率要低于低地山地草甸和蒿属荒漠草地。而在近红外波段,角果黎、骆驼蓬、梭梭冠层光谱反射率明显高于低地山地草甸植被和部分蒿属荒漠草甸植被。同一类型草地中,由于植被类别间的差异以及叶片内部结构的不同,冠层光谱反射率差异较大。3类草地类型不同植被的红边特征参数表现为干荒漠类草甸的梭梭红边位置最高,低地山地草甸的博洛塔绢蒿红边位置最低;蒿属荒漠类草甸的骆驼蓬的红边斜率和红边面积最大,低地山地草甸的苔草红边斜率和红边面积最小。对6种代表性的植被指数分析得出,PRI、OSAVI、MCARI指数均表现为蒿属荒漠类草甸<低地山地草甸<干荒漠类草甸。NDVI植被指数则表现为低地山地草甸最大,而干荒漠类草甸最小。GNDVI指数表现为低地山地草甸最大,蒿属荒漠类草甸最小。高光谱遥感对于草地植被的分类监测和遥感反演等具有重要的意义。（2）新疆草地植被NPP空间分布特征受区域水热条件的制约,草地植被大体上呈现出由北向南依次出现高山与亚高山草甸、平原草地、草甸、荒漠草地和高山与亚高山草地,其NPP也逐渐由395gCm-2a-1减少到接近0gCm-2a-1。10年间,新疆草地NPP总量平均值为56.47TgC。新疆不同草地类型的NPP存在较大差异。其中,草甸的平均NPP最高,为155.29gCm2a-1;荒漠草地的平均NPP最低,为57.68gCm2a-1;总体表现为草甸>高山与亚高山草甸>平原草地>高山与亚高山草地>荒漠草地;新疆地区草地植被NPP整体水平较低,其中,高山与亚高山草甸、平原草地和草甸属于较低生产力的生态系统;而荒漠草地和高山与亚高山草地则属于最低生产力的生态系统。新疆主要草地植被6-8月NPP占全年NPP的63.17%。不同草地类型的平均NPP月际变化差异较大,均在7月达峰值。前7个月平均增长速度最快的是高山与亚高山草甸,最慢的是高山与亚高山草地;后5个月平均下降速度最快的是草甸,最慢的是荒漠草地。除草甸呈增长趋势外,其它4种草地类型的平均NPP总体上表现出一定的下降趋势,其中,平原草地的平均NPP下降速率最快。全区草地植被NPP总量在2007年达最高值,为60.21 TgC a-1,最低值出现在2006年,为53.41 TgC a-1。草甸是新疆5种草地类型中NPP总量唯一呈逐渐增长的草地类型,而其它4种草地类型均呈现下降趋势,其中,平原草地的NPP总量下降速率最快。近10年来,新疆全区草地植被总NPP的年际变化较大,有进一步下降趋势。（3）2001-2010年新疆自治区草地植被净初级生产力（NPP）的时空变化特征及其对气候变化的响应特征分析研究。2001-2010年新疆全区草地NPP总量呈波动减少的趋势,年平均减少值为0.225 TgC a-1,全区草地平均NPP在100.05-112.78 gCm-2 a-1 10年平均NPP总量为56.47 TgC a-1,单位面积NPP多年均值为105.79 gCm-2 a-1。10年间,新疆草地NPP总体上呈减少趋势。其中占全区草地面积18.29%的高山与亚高山草甸NPP的下降速率为0.59;占全区草地面积22.45%的平原草地NPP的下降速率最快,为-1.17;全区面积最大的荒漠草地的NPP下降速率为0.20;草甸是新疆唯一 NPP呈增长趋势的草地类型,增长速率为0.23;高山与亚高山草地的NPP的下降速率为-0.07。NPP下降趋势最明显的草地主要分布在天山西部和伊宁部分地区,其变化速率约为-20～-10 gCm-2a-1。不同地区草地NPP增减速率在空间上存在明显的差异。2001-2010年间,新疆草地大部分地区植被NPP的年际波动的相对变率基本都在0.30以内,其中阿尔泰山东北部、天山山脉西南部和昆仑山南部等地的部分地区NPP年际波动小,南疆东部地区靠近青海省附近的部分草原区,NPP相对变率较大。新疆草地年NPP与降水的关系比较明显,地区差异性大。天山山脉中东段和昆仑山北部地区的草地NPP与降水的关系最为明显,相关系数大都在0.45-0.80之间,除个别区域外,新疆草地的年NPP与对应的年均温相关性并不如降水量明显,其中阿尔泰山南部和昆仑山北部草地NPP与年均温呈现较强的负相关,部分地区相关系数达-0.96--0.45,可能是由这些地区水热不同期造成的,也可能是该地区植被的生长与水分的关系更为密切。（4）利用MODIS-NDVI数据、土地覆盖分类数据、气象数据等,基于改进的基于光能利用率的净初级生产力（NPP）遥感估算模型对新疆植被2001-2010年的NPP进行估算,并计算基于像元的NPP与降水、温度之间的相关系数,分析NPP时空变异与气候变化的相关性。2001-2010年新疆植被年平均NPP分布范围是在59.29-65.98 gCm-2a-1之间,平均为62.10gCm-2a-1,呈现自南向北逐渐增加的趋势,NPP的分布与海拔高度呈较显着的相关性;新疆的植被在空间上的分布强烈依赖于降水,与气温的分布呈负相关;2001-2010年,新疆植被总NPP的变异范围是96.28-107.14 TgCa-1,平均值为100.84 TgCa-1。新疆中北部和西南部NPP变异系数最大,塔里木盆地和准格尔盆地NPP年际间变异较小;10年间新疆大部分地区植被NPP的变异系数都在0.5以下,约占全区面积的96.01%。NPP年减少速率在0-10 gCm-2a-1之间的面积占新疆全区面积的45.41%;而NPP年增加速率介于0-10 gCm-2a-1之间的面积占新疆全区面积的53.92%。新疆植被年总NPP和年平均温度之间的相关关系不显着（R=-0.318,p>0.05,n=10）,与年平均降水量显着正相关（R=0.69,p<0.05,n=10）。降水对于新疆地区植被生长具有主导性的作用,降水量的增加会明显地促进新疆地区植被的生长和NPP的积累,气温的升高对新疆地区植被的生长表现为负作用。不同植被类型的气候变化响应特征不同,4种植被类型NPP年际变化与降水量年际变化的相关系数均大于其与气温的相关系数。在所有的植被类型中,荒漠的NPP年际变化与降水量年际变化的相关系数最高,其次为草地。从气候因素敏感程度上划分,新疆占全区31.06%区域为降水型;占12.65%区域为温度型;约有12.53%为降水和温度综合型;约有43.76%的区域为不敏感型。（5）评估了 10年间新疆土地利用和土地覆盖变化（LULCC）特征及其对生态系统生产力的影响研究。采用净初级生产力（NPP）作为干旱和半干旱生态系统生产力重要的表征因子来评估2001-2009年新疆土地利用和覆被变化（LULCC）对生态系统净初级生产力的影响。在研究时间段内,新疆的森林面积相对于其它土地覆被类型净增加9093平方公里。2001-2009年间,最明显的土地覆被变化来自草地转化为森林和草地与荒漠之间的相互转化。新疆全区植被NPP总量9年间增加了252.51 Gg C。其中,森林的NPP总量表现出最明显的增长,净增长量达1,782.88 GgCyr-1。新疆NPP的增加主要得益于森林的扩张。在2001-2009年间,森林、草地和荒漠的平均NPP均有轻微的下降,而农田和自然植被交错区的平均NPP有略微的增长。通过利用2001年的气候条件对新疆2009年的NPP进行了模拟,研究了土地利用和覆被变化和气候变化对区域NPP的影响。研究表明,人类活动与气候变化相比对总NPP的增加方面产生了明显的积极作用,尤其是对森林。总的来说,人类积极活动如生态恢复工程等对新疆区域森林面积的扩张和NPP的增长产生了积极的影响。（6）气候变化和人类活动是土地退化过程中两个主要驱动因子,它们的作用已经逐渐成为全球环境变化研究的重要领域。利用潜在NPP和人类占用NPP（HANPP）评估了气候和人为因素对土地退化和恢复的作用。作为反映人类活动对生态系统生产力影响的显示因子,HANPP表征的是潜在NPP与实际NPP之差。研究发现人类活动是导致北疆土地退化的主要因素,退化面积为172,228.5km2,占总退化面积的61.85%;由气候变化导致的退化面积为68,146.5km2,占总退化面积的24.47%。对于植被恢复来说,由人类活动主导的植被恢复面积为61,514.5km2,占总恢复面积的56.42%;由气候变化导致的植被恢复面积为36,338km2,占总恢复面积的33.33%。2001-2010年间,人类活动是北疆植被退化和恢复的主导因素。由人类活动主导的森林和草地的植被恢复主要归功于相关生态恢复工程,如退耕还林还草、植树造林等。本研究结果同时也证实了生态恢复相关工程在北疆能够有效地缓解土地植被退化现象,并在一定程度上促进北疆植被的恢复。（7）通过结合土壤光谱反射率变化特征和逐步线性回归的方法对新疆草地土壤有机碳的进行了预测研究。利用ASDFieldSpecFR（350-2500nm）高光谱仪在室内条件下测定了 60个风干土壤样品的可见—近红外光谱,分析了新疆不同草地类型的土壤光谱反射率曲线形状变化和土壤有机碳含量的变化特点,并针对新疆草地土壤的土样光谱反射率不同变换形式与有机碳含量进行了相关性分析,并建立了高光谱土壤有机碳预测模型。新疆草地土壤的有机碳含量与土壤光谱反射率的主要响应波段介于400～750nm范围之间。通过对土壤光谱反射率的导数变换,发现有机碳含量与土壤二阶导数光谱相关性较原始光谱和其他变换形式最强。基于最优波段和逐步回归方法建立的两种高光谱预测土壤有机碳模型对草地土壤有机碳均有良好的预测效果,均方根误差（RMSE）<5.0。研究发现使用可见—近红外光谱全波段的预测效果要好于仅使用可见光波段。基于光谱二阶导数的多元线性逐步回归分析建立的模型A的预测效果较好,其决定系数达0.894,同时均方根误差为0.322。本研究表明,对于草地土壤,结合土壤光谱特征和数理统计方法能对土壤有机碳进行较好的预测。（8）利用生物地球化学过程模型BIOME-BGC模型对2001-2010年新疆低地山地草甸、干荒漠草地和蒿属荒漠草地的净初级生产力（NPP）、净生态系统生产力（NEP）进行了模拟研究,并分析NPP、NEP年际变化对气候的响应以及未来气候变化情景下NPP、NEP的响应。不同类型草地样地NPP和NEP变化趋势相对不同,低地山地草甸NPP平均值为122.65 gCm-2a-1,NEP平均值为8.36 gCm-2a-1;干荒漠类草地NPP平均值为134.64 gCm-2a-1,NEP平均值为8.79 gCm-2a-1;蒿属荒漠草地NPP平均值为134.20 gCm-2a-1 NEP平均值为9.26 gCm-2a-1。3种类型草地NPP与温度无明显的相关性,与降水的相关性要优于与温度的相关性,降水量是控制该地区三类草地NPP年际变化的主要气候因子。NEP与温度之间呈弱负相关,除低地山地草甸NEP与降水之间呈正相关外,其它两种草地类型也呈负相关关系。未来气候变化情景分析表明,CO2浓度倍增下,NPP与NEP值有一定的增加。在C02浓度不增加条件下,NPP正向响应了降水单独变化和温度升高且降水增加情景,NEP反向响应温度的变化,而正向响应了降水的变化;当C02浓度倍增和气候同时改变时,预测的NPP正向响应了降水的变化和温度的升高,预测的NEP反向响应了温度和降水变化。本研究进一步明晰了内陆干旱与半干旱地区不同类型草地的碳源汇关系,预测了未来气候情景下可能的碳循环特征。我们认为论文的主要创新之处:一是结合新疆干旱与半干旱地区的气候特点围绕其植被和草地资源时空分布特征、生产力变化（包括NPP和NEP）及其影响因子（土地利用变化和气候波动）进行了系统的集成研究,为全球变化的干旱区植被区域响应研究提供了科学依据。二是利用潜在NPP和反映人类活动对生态系统生产力影响的显示因子—人类占用NPP（HANPP）评估了气候和人为因素对土地退化和恢复的作用。分别从定性和定量的角度对气候变化和人类活动对植被退化的相对作用进行了评估。并对新疆地区大范围的植被退化或恢复的主导驱动因子进行了明晰和面积估算。明确了新疆地区不同区域的气候和人类活动因子对植被动态变化的影响特征。三是利用高光谱遥感技术对新疆草地土壤有机碳进行了光谱特征分析,并结合数理统计等方法,建立了两种高光谱土壤有机碳预测模型。进一步筛选和确定了最适合新疆草地土壤有机碳的预测模型,并对预测模型进行了预测效果评价和精度检验。对于草地土壤,该基于高光谱数据的模型能对土壤有机碳进行较好的预测,并为新疆草地土壤有机碳库的估算提供了新的技术手段。总之,利用3S技术和各种模型,以及气候和遥感数据,对新疆草地植被的光谱特征和土壤有机碳的估算、生产力时空分布特征与驱动力、气候响应及碳源汇变化特征进行了系统的研究。
詹勤[7]（2010）在《基于本体的遥感信息处理服务语义描述研究》文中认为随着航空、航天和遥感技术的高速发展,遥感信息的获取呈现多平台、多传感器、多角度和高光谱、高空间、高时间分辨率的发展趋势,遥感数据以惊人的速度快速增长,并在资源调查、环境保护、减灾防灾、精准农业、林业、水利、城市规划和管理等领域得到日益广泛地应用。然而,由于缺乏有效的共享机制和手段,遥感信息的快速获取和应用需求之间的矛盾日益加剧,形成了“数据又多又少”的矛盾局面。面向服务架构为解决这一矛盾提供了可能途径,日益增多的遥感数据及其处理功能以服务的形式分布在互联网上,以期通过有效的共享和互操作手段对遥感应用任务提供高效、协同的支持。但是,现有的空间信息服务技术仅仅在语法上实现了服务的共享和互操作,远远不能满足遥感应用的需求。因此,为服务形式的遥感数据及其处理功能提供更有效的共享和互操作手段,使其高效、协同、准确地满足应用需求就成了当前空间信息领域一个重要的研究课题。本文以遥感信息处理服务为研究对象,致力于遥感信息处理服务语义层次的共享和互操作,在分析国内外现有研究的基础上,结合遥感信息处理服务的领域特征,运用本体理论、语义网技术、语言学理论和形式概念分析方法,围绕遥感信息处理服务的语义描述问题展开研究。具体研究内容包括：（1）遥感信息处理服务对象——遥感信息的语义建模问题。遥感信息作为遥感信息处理服务的对象,是遥感信息处理服务语义描述不可缺少的重要部分。只有充分建模遥感信息的语义,才能完整的表达遥感信息处理服务的语义。本文从为什么要建模遥感信息的语义和怎样建模遥感信息语义两个角度展开论述,在分析遥感信息语义建模的重要性和必要性的基础上,引入本体理论,提出基于本体的遥感信息语义建模方法,并从遥感信息本体的定义及其组成要素、遥感信息本体的构建方法和形式化表达等方面对该方法进行详细的阐述,从而为后续遥感信息处理服务的语义表达提供基础。（2）遥感信息处理服务分类本体及其构建方法。在分析传统信息分类方法和现有空间信息服务分类体系的基础上,提出基于本体进行遥感信息处理服务分类的思想,并分析遥感信息处理服务的领域特征及其概念的语言学特点,结合框架语义学理论和成分分析法提出基于事件框架和形式概念分析构建遥感信息处理服务分类本体的方法,为遥感信息处理服务操作语义的表达提供支持。（3）基于本体的遥感信息处理服务语义描述模型。在比较现有遥感信息处理服务描述方法的基础上,分析遥感信息处理服务语义描述的内容和原则,以遥感信息语义建模和遥感信息处理服务分类本体的研究为基础,提出基于本体的遥感信息处理服务语义描述模型,克服OWL-S在遥感信息处理服务语义描述中的不足,为基于语义的遥感信息处理服务自动发现、组合和调用提供基础。（4）基于本体的遥感信息处理服务语义描述的注册问题。针对现有的网络目录服务不能支持遥感信息处理服务语义描述的缺陷,提出对现有注册信息模型进行语义扩展的方案,并进行遥感信息处理服务语义注册中心的原型设计和实现,为基于语义的遥感信息处理服务发现和组合提供注册支持。通过对上述内容的研究,本文形成了基于本体的遥感信息处理服务语义描述的理论和方法,具有创新性。创新点可归纳为以下几个方面：（1）提出了一种基于本体的遥感信息语义建模方法,给出了遥感信息本体的形式化定义,结合遥感信息领域特点提出了遥感信息本体的九步构建法,为遥感信息处理服务的语义表达提供了重要基础。（2）提出了一种基于事件框架和形式概念分析构建遥感信息处理服务分类本体的方法。该方法结合框架语义学理论和成分分析法对遥感信息处理服务概念的语义特征进行提取,并在语义特征提取的基础上利用形式概念分析构建遥感信息处理服务分类本体。（3）提出了基于本体的遥感信息处理服务语义描述模型。在结构上,该模型将服务抽象功能描述、具体服务实例描述和服务调用描述分离开来,从不同的抽象层次对遥感信息处理服务进行描述,使其分别支持服务的自动发现、组合和调用。在描述内容上,该模型通过引入遥感信息本体和遥感信息处理服务分类本体建模了遥感信息处理服务的语义,并结合遥感信息处理服务的领域特征,扩展了遥感信息处理服务的精度和服务质量相关语义信息。（4）提出了遥感信息处理服务语义注册信息模型。该模型结合基于本体的遥感信息处理服务语义描述模型对ebRIM进行了语义扩展,能够支持遥感信息处理服务语义描述的注册,为基于语义的遥感信息处理服务发现、组合和调用提供基础。为了能将本文研究的成果应用于分布式空间信息服务平台中去,需要进一步研究和解决以下问题：（1）本体集成的方法研究。不同的信息团体往往会基于自身的应用需求建立各自的遥感信息本体及处理服务操作本体,从而导致不同本体之间的语义异构问题,因此需要针对本体之间的语义异构进行本体集成的方法研究。（2）基于本体的遥感信息处理服务语义描述模型的评估方法研究,并基于评估结果对该模型进行改进。（3）遥感信息处理服务基于语义的发现和组合方法的研究,实现自动或半自动聚合网络上分布的遥感信息处理服务以完成复杂应用任务的目的。
彭代亮[8]（2009）在《基于统计与MODIS数据的水稻遥感估产方法研究》文中进行了进一步梳理中国水稻种植面积居世界第二,总产量居世界第一。水稻种植面积的变化、产量丰欠等重要农情信息历来受到各级政府和社会公众的高度重视,是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。及时了解、准确掌握水稻种植面积、产量等对各级政府制定农业生产和农村政策。确保我国乃至世界粮食安全具有重要的意义。国家统计局承担着全国水稻产量的调查职能。经过几十年的努力,形成了较完善的统计调查方法体系。然而,随着我国社会经济的快速发展,政府决策部门、社会公众等统计服务对象对统计的需求提高,以及统计部门面临的问题和压力,如何吸收利用先进技术。逐步改善统计调查手段、降低调查成本、提高调查精度是当前面临和亟待解决的首要问题之一。以遥感为主的3S高新技术具有全覆盖、及时、客观等特点。为改进和提升传统统计手段提供了良好的技术支撑。水稻遥感估产经过多年的发展研究,随着遥感数据的更新以及技术的发展,结合统计局统计抽样调查地块实割实测水稻标准亩产数据,研究统计与遥感相结合的水稻遥感估产,实现统计部门在水稻面积产量监测及预报等业务化运行等方面具有重要意义。湖南省水稻种植面积及总产都居全国首位,且其地形地貌和水稻种植制度在中国水稻种植区具有典型性,因此,本研究以湖南省为研究区,利用MODIS不同数据产品（MOD09A1、MOD09GA、MYD09GA、MOD13Q1、MYD13Q1、MOD15A2、MOD17A2、MOD17A3）,在完成水稻遥感估产分区及水稻面积提取的基础上,结合县级、乡镇级统计数据及统计局统计抽样调查地块实割实测数据,以及基于像元水平的MODIS GPP/NPP,研究不同数据完备条件下,水稻遥感估产方法。主要方法与结论如下:（1）基于空间分析与两维图论树算法相结合的湖南省水稻遥感估产分区在分析研究区（湖南省）基本特征的基础上,以水稻种植制度、稻土此、水稻单产水平、地形及县域空间位置作为分区指标,采用空间分析与两维图论树算法相结合的方法,将湖南省分为两个一级区,五个二级区。（2）基于水稻典型发育期光谱特征与多时相MODIS数据湖南省水稻面积遥感信息提取在对MOD09A1数据受云污染的像元进行基于MODIS数据的质量评价（Qualityassessment:QA）信息的相邻时相最大值法插补的基础上,利用水稻移栽期、抽穗期的典型光谱特征、以及相应的EVI与LSWI的关系,排除非水稻植被及其它因素的影响。根据研究区水稻种植制度特点,分别对2000-2008年早稻、晚稻及一季稻面积进行提取。并利用县级统计数据、基于高分辨率遥感影像数字化的水稻田数据、1:1万的土地利用数据,对提取结果进行验证评估。结果显示:湖南省水稻主要分布在洞庭湖流域及湖南省中部地区,相对于以前的研究,本研究的提取精度有较大的提高。（3）基于水稻遥感估产分区、水稻面积提取、县级统计数据的省级水稻总产遥感估算在水稻遥感估产分区、水稻面积提取的基础上,利用1:25万县级行政区划图,提取2000-2008年每年的早稻、晚稻及一季稻对应的各县各时相MOD09A1数据,选取EVI为估产参数。利用水稻生长发育期数据,选择移栽期、孕穗期、抽穗期、乳熟期及成熟期为水稻遥感估产的主要生长期,以未基于分区与基于分区两种思路,建立2000-2007年各县EVI平均值乘以第三章提取的水稻面积的结果（AEVI）与统计总产的一次线性、二次非线性及各生育期逐步回归模型。通过误差分析,选择水稻总产最优遥感拟合模型。在此基础上,利用基于2000-2007年数据得到的水稻总产最优遥感拟合模型预测2008年的省级水稻总产。结果显示:基于分区的估产模型要比未基于分区的水稻遥感估产模型要好,且生育期主要集中于孕穗期到乳熟期,说明这段时间是水稻产量形成的最关键时期。另外。二次非线性模型及逐步回归模型的结果要好。误差分析结果显示,水稻遥感估产模型的拟合结果比预测结果要好,两者省级相对误差都小于5%。（4）基于统计局统计抽样调查地块实割实测数据、MOD13Q1与MYD13Q1EVI的省级水稻单产遥感估算基于国家抽样县抽样地块的实测数据是统计部门计算水稻单产的基础数据,本研究根据地块的空间位置,提取各地块所在地的3×3像元网格对应的MOD13Q1与MYD13Q1相结合的EVI数据,选择移栽期、孕穗期、抽穗期、乳熟期及成熟期的EVI,建立地块实测标准亩产与EVI的一次线性、二次非线性及各生育期逐步回归模型。通过误差分析,选择水稻单产最优遥感拟合模型。在此基础上,利用上一年的水稻总产最优遥感拟合模型预测下一年的省级水稻单产。根据水稻面积提取结果,得到省级水稻总产。与统计值进行比较,结果显示,在省级水平上,基于地块的水稻单产与总产遥感拟合与预测结果相对误差都接近5%。（5）基于乡镇级统计数据、MOD13Q1与MYD13Q1 EVI的的县级水稻总产遥感估算选择醴陵市为研究区,分析基于乡镇级统计数据的水稻遥感估产。选择分别由Terra与Aqua卫星获取得到的MOD13Q1与MYD13Q1 EVI作为水稻估产遥感指标。其空间分辨率约为250 m。时间分辨为8 d。选择移栽期、孕穗期、抽穗期、乳熟期及成熟期的遥感数据,建立EVI乘以水稻面积的结果（AEVI）与乡镇级水稻统计总产的一次线性、二次非线性及各生育期逐步回归模型。通过误差分析,选择水稻总产最优遥感拟合模型。在此基础上,利用上一年的水稻总产最优遥感拟合模型预测下一年的醴陵市水稻总产。估产结果显示,各拟合模型相对误差都小于0.1%。预测结果误差相对于拟合结果较大,但相对误差仍然小于5%。（6）基于像元水平的MODIS GPP/NPP数据的水稻遥感估产、及像元内水稻面积比对估产精度的影响在前人研究的基础上,总结得到基于MODIS GPP/NPP水稻估产方法。利用MODIS 8d的、年的GPP/NPP产品及产品使用说明,估算8 d的NPP,并利用此结果与8d的GPP产品分别进行基于GPP/NPP的水稻遥感估产。借助MODIS GPP/NPP产品生成1×1km网格。研究像元内不同水稻面积比对估产结果的影响。研究结果表明:利用估算年NPP的方法、8 d的LAI和PSNnet来估算每8 d的NPP的结果比MODIS年NPP值较大。基于MODIS NPP的水稻遥感估产结果相对于统计值较小.而基于MODI GPP水稻遥感估产与统计值接近。其估产精度随着像元内水稻面积的增加而减小。像元内水稻面积超过80%,其相对误差小于20%或10%。综上所述,本研究的主要结论如下:基于县级、乡镇级、实测地块数据、MODISGPP数据的水稻遥感估产的结果基本上都能达到95%的精度。从提高精度方面考虑,在乡镇级统计数据具备的前提下,利用基于乡镇统计数据及MOD13Q1、MYD13Q1EVI的方法是最优选择。从水稻估产业务化运行角度来考虑,在地块实测产量及空间位置数据都具备的前提下,利用基于统计局统计抽样调查地块实割实测数据及MOD13Q1、MYD13Q1 EVI的方法较好。在统计局统计抽样调查地块实割实测数据不具备的情况下,利用分区与水稻面积提取结果、以及县级统计数据的水稻遥感估产方法。而对于大面积水稻种植区,利用基于像元水平的MODIS GPP/NPP估产方法较好。
许端阳[9]（2009）在《气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用的定量研究 ——以鄂尔多斯高原为例》文中指出沙漠化是荒漠化的主要类型,它作为极其重要的环境和社会经济问题困扰着当今世界,威胁着人类的生存和发展。中国是世界上受沙漠化影响最为严重的国家之一,沙漠化引起的土壤质量下降、土地资源减少以及沙尘暴等问题严重制约了社会经济的可持续发展以及和谐社会的构建。近年来,尽管我国的沙漠化防治工作取得了一定的成效,但是整体上其形势依然严峻。沙漠化过程的驱动力作用研究是沙漠化研究的基础。气候变化和人类活动是导致土地沙漠化的两个主要驱动力,在不同尺度下开展气候变化和人类活动在土地沙漠化过程中相对作用的定量评价,对于沙漠化治理和沙漠化的理论研究具有重要意义。气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用的定量研究,是准确评价沙漠化动态过程、研究沙漠化对全球气候变化响应以及制定沙漠化防治对策与战略的基础。探索有效方法开展气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用的定量研究,突破目前的研究瓶颈,不仅能够丰富沙漠化科学研究的理论基础、澄清目前沙漠化研究中的一些误区,而且能为区域和国家尺度上沙漠化防治对策与战略的制定提供理论依据。本研究以鄂尔多斯高原为典型研究区,在系统分析近30年来鄂尔多斯高原气候变化和人类活动特征变化的基础上,建立沙漠化的定量监测以及沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用的定量评价方法,最终对鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动的相对作用进行多尺度研究。论文以定量研究为主线,从方法论的角度对沙漠化过程中驱动力作用研究进行突破,主要取得了以下的成果和结论：1、建立基于Landsat数据的鄂尔多斯高原沙漠化定量监测方法。从沙漠化引起的地表特征变化入手,选取NDVI、MSDI以及Albedo三个指标分别代表沙漠化地表的植被丰度、景观格局以及地表微气候条件,来进行沙漠化定量监测。针对Landsat数据特点,在提出各个指标的反演算法的基础上,综合考虑不同植被类型区以及遥感影像获取的时间,建立了基于决策树模型的沙漠化定量监测方法。根据精度检验的结果,该方法监测精度较高,可以准确地用于鄂尔多斯高原沙漠化的监测研究。2、1980-2005年间,鄂尔多斯高原沙漠化变化趋势呈一种逆转与发展同时存在,但是逆转整体大于发展的态势。在1980-1990年间,逆转的沙漠化土地在鄂尔多斯高原分布相对分散,而发展的沙漠化土地的空间分布相对较为集中,主要分布在杭锦旗东南部的温带落叶灌丛与荒漠草原的过渡区域、准格尔旗西部的温带禾草草原区域、以及鄂托克前旗南部的温带落叶灌丛区。在1990-2000年间,沙漠化逆转的土地面积略高于沙漠化发展的土地面积,明显逆转的沙漠化土地集中分布在伊金霍洛旗西北部的温带落叶灌丛与温带禾草草原的过渡区以及鄂托克前旗西部的温带落叶灌丛区；而沙漠化发展的土地主要集中在达拉特旗、杭锦旗、准格尔旗、乌审旗以及东胜。在2000-2005年,该时段年均沙漠化的逆转面积最大,逆转的沙漠化土地主要分布于鄂尔多斯高原东北部的准格尔旗、达拉特旗和东胜这三个旗县的大部分地区；而发展的沙漠化土地主要集中分布在伊金霍洛旗以及鄂托克前旗西北部的温带落叶灌丛与荒漠草原的过渡地带。3、气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用定量评价方法的建立。选择净初级生产力NPP为衡量沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用的公共指标,利用潜在NPP以及潜在NPP与实际NPP的差值来衡量气候变化和人类活动在沙漠化过程中的相对作用,通过拆分复杂的沙漠化驱动力过程,根据沙漠化逆转和发展与气候变化和人类活动引起的NPP变化趋势之间的可能情景,构建沙漠化过程中气候变化和人类活动的定量评价方法。在建立概念框架的基础上,对评价过程中所需的数据进行量化,其中用CASA模型来模拟实际NPP,并在CASA模型的基础上建立了潜在NPP的计算方法。通过对实际NPP以及定量评价结果的验证,表明本研究提出的定量评价方法可以用于沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用的评价。4、不同时间尺度下,鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用存在明显的差异。1980-1990年时间尺度下,气候变化是鄂尔多斯高原沙漠化逆转的主要原因,以气候变化为主导因素的逆转的沙漠化土地面积占总逆转面积的89.45%；人类活动则是沙漠化发展的主要原因,以人类活动为主导因素的发展的沙漠化土地占总发展面积的83.93%。在1990-2000年时间尺度下,人类活动是沙漠化逆转的主导因素,以人类活动为主导因素的逆转的沙漠化土地面积占总逆转面积的90.04%；而气候变化则主导了该时期的沙漠化发展,以气候变化为主导因素的发展的沙漠化土地面积占总发展面积的91.20%。在1980-2000年时间尺度下,人类活动是鄂尔多斯高原沙漠化逆转的主要原因,以人类活动为主导因素的逆转的沙漠化土地面积占总逆转面积的93.02%；而气候变化则是导致沙漠化发展的主要因素,以气候变化为主导因素的发展的沙漠化土地面积占总发展面积的85.77%。1980-2005年时间尺度下,气候变化和人类活动共同导致了鄂尔多斯高原的沙漠化逆转,其中气候变化主导的沙漠化逆转面积略大,占59.71%；而对于沙漠化发展,人类活动则是该时间尺度下的沙漠化发展的主导因素,以人类活动为主导因素的发展的沙漠化土地占总发展面积的62.35%。5、不同空间尺度下,鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用也存在明显的差异。在1980-2005年时间尺度下,随着空间尺度的增加,气候变化和人类活动主导的沙漠化逆转面积均呈增加的趋势,直到旗县尺度达到最大；而气候变化和人类活动主导的沙漠化发展以及评价过程中的误差面积都表现为先增加后降低的趋势,直到旗县尺度减低为0。
韩爱惠[10]（2009）在《森林生物量及碳储量遥感监测方法研究》文中研究表明森林作为陆地生态系统的主体,其生物量和碳储量的变化反映了森林的演替、人类活动、自然干扰、气候变化和人为污染等的影响,在全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究中具有重要意义。本研究以东北三省为试验区,利用CBERS—WFI和MODIS数据,在提取森林分布信息的基础上,结合森林资源清查样地数据,以及地理、气象因子数据,采用多元线性回归和BP神经网络的方法,研究构建森林生物量估测模型,并对东北三省范围内提取的森林生物量和碳储量进行估测,同时采用两个模型估计值交叉对比的方法,得到试验区的森林生物量和碳储量动态变化信息。研究结果表明:（1）基于CBERS-WFI数据RGB组合图像提取森林信息的方法,是局部区域快速宏观提取森林信息的一种行之有效的技术方法,森林提取精度能达到80%。基于MODIS与CBERS-WFI数据年植被指数阈值分割法提取森林信息,分别不同区域设定不同的阈值,能有效地提高森林提取精度,东北三省森林提取面积与第六次清查森林面积差值低于16%。（2）采用多元回归和神经网络的方法,结合地理气象因子,研建了以CBERS-WFI数据和MODIS数据为主要信息源的森林生物量估测模型。通过样本检验分析,东北三省总森林生物量估测精度达到了85%以上,但不同区域其估测精度有所差异,这主要与森林植被类型有关。（3）森林生物量与植被指数NDVI、年均降水量、年均蒸散量、年均湿润度呈明显正相关,且相关系数较大;与年均积温和经度也呈正相关,相关系数比其它因子的要小;而与纬度呈明显的负相关,随着纬度增加,每公顷生物量减少。（4）从森林生物量监测遥感数据源分析,MODIS数据优于WFI数据;从估测模型分析,神经网络模型比多元线性回归模型估测结果更接近于样地测算值。采用神经网络模型,利用MODIS数据估测的2004年东北三省总森林生物量为2404.58×106t,森林碳储量为1202.29×106t;利用WFI数据估测的2008年的总森林生物量为2368.20×106t,森林碳储量为1184.10×106t。（5）采用MODIS和WFI两种遥感数据及两种森林生物量模型估测值交叉对比分析的方法,提取森林生物量和碳储量变化的区域。东北三省森林生物量和碳储量明显增长的面积为462.03万公顷,占东北三省森林面积的15.5%;生物量和碳储量减少的面积为145.16万公顷,占东北三省森林面积的4.87%。本研究首次利用了CBERS-WFI数据进行森林生物量和碳储量定量估测研究,拓展了森林宏观定量估测的遥感数据源。在森林生物量遥感估测模型研建过程中,首次在东北三省的范围内应用了森林资源清查样地数据,样本数量呈现较大的突破,并且通过应用样地地类面积等级因子,提高了样地与遥感像元的匹配程度,大大提高了森林生物量和碳储量估测精度。对试验区森林生物量和碳储量动态变化分析过程中,首次采用两种数据、两个模型交叉对比分析的方法,提取两期森林生物量和碳储量增长、减少和变化不明显的区域,森林生物量和碳储量变化区域提取更加严谨、科学。
二、《遥感信息》2002年总目录（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、《遥感信息》2002年总目录（论文提纲范文）
（1）杭州湾滨海湿地长时间尺度遥感动态监测及生态评估（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 |
| 1.2.1 滨海湿地及其类型的划分 |
| 1.2.2 基于遥感的湿地监测 |
| 1.2.3 湿地生态服务价值评估 |
| 1.2.4 湿地生态安全评价 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.3.4 拟解决的关键问题 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 水文特征 |
| 2.1.5 生物资源 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.3 研究区湿地资源与遥感分类系统 |
| 3 基于高分辨率遥感数据的杭州湾湿地精细分类 |
| 3.1 数据及预处理 |
| 3.1.1 数据获取 |
| 3.1.2 影像预处理 |
| 3.1.3 影像分割 |
| 3.2 典型湿地植被特征分析 |
| 3.2.1 典型湿地植被概述 |
| 3.2.2 分布特征 |
| 3.2.3 物候特征 |
| 3.2.4 光谱特征 |
| 3.3 湿地信息提取方法 |
| 3.3.1 训练样本的选择 |
| 3.3.2 最大似然分类 |
| 3.3.3 专家知识决策树分类 |
| 3.3.4 随机森林分类 |
| 3.3.5 精度评价 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 分类结果 |
| 3.4.2 分类精度 |
| 3.4.3 不确定性分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 选择合适的变量和方法提取土地覆盖类型 |
| 3.5.2 物候特征在遥感信息提取中的潜力 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于长时间序列影像监测杭州湾湿地动态变化 |
| 4.1 数据及预处理 |
| 4.1.1 遥感影像获取 |
| 4.1.2 遥感影像预处理 |
| 4.1.3 遥感变量提取 |
| 4.1.4 野外调查数据 |
| 4.2 湿地动态监测方法 |
| 4.2.1 基于多源遥感数据的湿地动态监测框架 |
| 4.2.2 专家知识决策树分类 |
| 4.2.3 湿地动态监测 |
| 4.2.4 精度评价 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 分类结果及精度 |
| 4.3.2 湿地动态变化 |
| 4.3.3 空间异质性分析 |
| 4.3.4 缓冲区分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 杭州湾湿地动态变化的空间异质性 |
| 4.4.2 不透水地表扩张对滨海湿地的影响 |
| 4.4.3 杭州湾滨海湿地变化驱动机制分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 杭州湾滨海湿地生态服务价值评价 |
| 5.1 生态服务价值评估方法 |
| 5.1.1 物质生产价值 |
| 5.1.2 供水价值 |
| 5.1.3 水质净化价值 |
| 5.1.4 水源涵养价值 |
| 5.1.5 气候调节价值 |
| 5.1.6 固碳价值 |
| 5.1.7 大气调节价值 |
| 5.1.8 促淤造陆价值 |
| 5.1.9 生物多样性保护价值 |
| 5.1.10 保持土壤价值 |
| 5.1.11 旅游休闲价值 |
| 5.1.12 科研教育价值 |
| 5.2 人为驱动因素对生态价值的影响分析 |
| 5.2.1 驱动因素及指标数据 |
| 5.2.2 相关性分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 杭州湾滨海湿地生态服务时间变化特征 |
| 5.3.2 人为驱动因素对生态价值的影响 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 滨海湿地生态价值研究对比 |
| 5.4.2 滨海湿地生态服务价值不确定性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 杭州湾滨海湿地生态系统安全评价及预警 |
| 6.1 生态安全评价指标体系的构建 |
| 6.1.1 概念模型 |
| 6.1.2 评价指标的选择 |
| 6.1.3 评价等级的划分 |
| 6.2 生态安全评价及预警 |
| 6.2.1 生态安全指标数据的获取 |
| 6.2.2 评价指标标准化处理 |
| 6.2.3 熵权法确定权重 |
| 6.2.4 基于TOPSIS模型评价生态安全 |
| 6.2.5 生态安全趋势预测 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 生态安全评估结果与分析 |
| 6.3.2 各准则层生态安全状况 |
| 6.3.3 杭州湾滨海湿地生态安全趋势预测 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究特色和创新点 |
| 7.3 不足与展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（2）基于OpenMP/OpenAcc的遥感专题信息并行提取系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 并行技术研究现状 |
| 1.2.2 遥感专题处理系统研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 相关开发策略与技术 |
| 2.1 分布式多服务架构开发策略 |
| 2.2 Spring Boot/Mybatis/Shiro快速系统构建技术 |
| 2.3 基于Jersey传输的文件服务器构建技术 |
| 2.4 基于Semantic UI的界面构建技术 |
| 2.5 基于RMI的远程服务调用构建技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 植被专题算法并行策略研究 |
| 3.1 算法流程设计 |
| 3.1.1 遥感影像处理分析 |
| 3.1.2 算法处理流程 |
| 3.1.3 植被指数算法规范化设计 |
| 3.1.4 植被指数算法并行化研究 |
| 3.2 基于CPU/GPU的异构并行策略 |
| 3.2.1 基于CUDA的单机单GPU并行策略 |
| 3.2.2 基于Open Acc的单机单GPU并行策略 |
| 3.2.3 基于OpenMP/OpenAcc的单机多GPU并行策略 |
| 3.2.4 实验分析 |
| 3.2.5 误差分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统设计与实现 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.2 系统概要设计 |
| 4.2.1 系统拓扑结构 |
| 4.2.2 系统时序图分析 |
| 4.3 系统数据库设计 |
| 4.4 系统开发环境 |
| 4.5 遥感学堂模块 |
| 4.5.1 热门推荐和详情展示 |
| 4.5.2 信息发布和推荐 |
| 4.6 遥感加速计算模块 |
| 4.6.1 文件存储服务 |
| 4.6.2 消息通信 |
| 4.6.3 服务器脚本 |
| 4.7 遥感数据可视化模块 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（3）基于LUCC的京津冀地区生态服务价值及影响机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.1.1 总体趋势分析 |
| 1.2.1.2 网络和热点分析 |
| 1.2.1.3 研究分布情况 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.2.2.1 总体趋势分析 |
| 1.2.2.2 研究主题分析 |
| 1.2.2.3 研究分布情况 |
| 1.2.3 分主题研究进展 |
| 1.2.3.1 生态系统服务价值评估 |
| 1.2.3.2 服务价值时空分异和分区 |
| 1.2.3.3 影响因素或驱动力研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 1.5 特色和创新点 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 研究区位置 |
| 2.2 研究区介绍 |
| 2.2.1 自然状况 |
| 2.2.2 社会经济 |
| 2.3 数据预处理 |
| 3 京津冀地区的景观特征分析 |
| 3.1 土地利用景观的遥感解译 |
| 3.1.1 土地利用遥感解译方法 |
| 3.1.1.1 LUCC遥感解译流程 |
| 3.1.1.2 遥感影像的选择和处理 |
| 3.1.1.3 遥感解译标志的确定 |
| 3.1.1.4 质量控制与检查 |
| 3.1.2 土地利用景观解译结果 |
| 3.2 土地利用景观特征及空间分布 |
| 3.2.1 土地利用景观结构特征 |
| 3.2.1.1 土地景观格局总体特征及变化 |
| 3.2.1.2 分省土地利用景观结构特征 |
| 3.2.1.3 各土地利用景观子类型结构特征及变化 |
| 3.2.2 土地利用景观空间分布特征 |
| 3.2.2.1 土地利用景观总体空间分布 |
| 3.2.2.2 不同自然条件下的分布格局 |
| 3.2.2.3 不同社会经济背景下的分布格局 |
| 3.3 区域土地利用景观的转换 |
| 3.3.1 区域土地利用景观的转换 |
| 3.3.2 分省土地利用景观的转换 |
| 3.3.3 土地利用景观空间转换格局 |
| 3.3.3.1 耕地景观转换的空间格局 |
| 3.3.3.2 林地景观转换的空间格局 |
| 3.3.3.3 草地景观转换的空间格局 |
| 3.3.3.4 转为建设用地的空间格局 |
| 3.4 土地利用动态度和程度指数 |
| 3.4.1 综合土地利用动态度 |
| 3.4.2 单一土地利用动态度 |
| 3.4.2.1 地区单一土地利用动态度 |
| 3.4.2.2 分省单一土地利用动态度 |
| 3.4.3 土地利用程度指数及变化 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 地区生态服务价值评估和分区 |
| 4.1 地区生态服务价值的替代市场法估算 |
| 4.1.1 生态服务价值物质量估算方法 |
| 4.1.1.1 NPP物质量估算方法 |
| 4.1.1.2 水源涵养量的估算方法 |
| 4.1.1.3 土壤保持量的估算方法 |
| 4.1.2 生态系统服务物质量估算结果 |
| 4.1.2.1 NPP物质量的估算结果 |
| 4.1.2.2 水源涵养量的估算 |
| 4.1.2.3 土壤保持量的估算 |
| 4.1.3 生态服务价值替代市场估算法 |
| 4.1.3.1 气体调节价值 |
| 4.1.3.2 水源涵养价值 |
| 4.1.3.3 物质循环价值 |
| 4.1.3.4 土壤保持价值 |
| 4.1.3.5 生物多样性保护价值 |
| 4.1.3.6 有机物生产价值 |
| 4.1.4 生态服务价值量的估算结果 |
| 4.1.4.1 气体调节价值 |
| 4.1.4.2 水源涵养价值 |
| 4.1.4.3 物质循环价值 |
| 4.1.4.4 土壤保持价值 |
| 4.1.4.5 生物多样性保护价值 |
| 4.1.4.6 有机物生产价值 |
| 4.2 地区生态服务价值效益转移法估算 |
| 4.2.1 非建设用地价值当量的空间修正 |
| 4.2.2 基于空间分层抽样的生物量的测定 |
| 4.2.2.1 空间抽样统计过程和方法 |
| 4.2.2.2 耕地生物量的统计推断 |
| 4.2.2.3 林地、草地生物量的统计推断 |
| 4.2.3 建设用地单位面积价值的确定 |
| 4.2.4 地区单位面积生态服务价值 |
| 4.2.5 地区生态系统服务价值汇总 |
| 4.2.5.1 分市生态服务价值分析 |
| 4.2.5.2 分区县生态服务价值的统计分析 |
| 4.3 不同估算方法结果的比较分析 |
| 4.4 生态服务价值的空间分布和分区 |
| 4.4.1 生态服务价值的分区方法 |
| 4.4.2 生态服务价值的空间分布 |
| 4.4.3 生态服务价值的综合分区 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 生态服务价值的时空分异和趋势 |
| 5.1 生态服务价值的时空异质性分析 |
| 5.1.1 探索性空间自相关分析法 |
| 5.1.1.1 全局自相关 |
| 5.1.1.2 局部自相关 |
| 5.1.2 空间权重文件的创建 |
| 5.1.1.1 基于邻接关系的空间权重 |
| 5.1.1.2 基于距离的空间权重创建 |
| 5.1.3 总生态服务价值的空间自相关分析 |
| 5.1.3.1 总生态服务价值的全局自相关 |
| 5.1.3.2 总生态服务价值的局部自相关 |
| 5.1.4 基于面积比率的空间自相关 |
| 5.1.4.1 1990年基于面积比率的空间自相关 |
| 5.1.4.2 2000年基于面积比率的空间自相关 |
| 5.1.4.3 2010年基于面积比率的空间自相关 |
| 5.1.5 基于人口比率的空间自相关 |
| 5.1.6 基于GDP比率的空间自相关 |
| 5.1.7 生态服务价值的空间自相关结果 |
| 5.2 价值重心与社会经济重心演变特征及耦合关系 |
| 5.2.1 生态服务价值重心的偏移特征 |
| 5.2.2 社会经济因子重心的偏移特征 |
| 5.2.3 重心变动的耦合性和一致性分析 |
| 5.2.3.1 重心变动的耦合性分析 |
| 5.2.3.2 重心变动的一致性分析 |
| 5.2.4 未来重心偏移的分析 |
| 5.3 地区生态服务价值的分室情景模拟 |
| 5.3.1 分室情景模拟分析方法 |
| 5.3.1.1 分室模型模拟 |
| 5.3.1.2 情景分析法 |
| 5.3.2 土地利用景观转换的分室模型 |
| 5.3.3 不同情景下土地利用景观模拟 |
| 5.3.4 不同情景下生态服务价值的模拟结果 |
| 5.3.5 分室情景模拟结果的检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 地区生态服务价值的影响机制 |
| 6.1 自然因素的全局影响机制 |
| 6.1.1 生态服务价值变量的确定 |
| 6.1.2 自然因素影响因子的筛选 |
| 6.1.3 自然因素的多元回归模型 |
| 6.1.4 自然因子的全局影响机制分析 |
| 6.2 自然因子的局部影响机制 |
| 6.2.1 自然因子的地理加权回归模型 |
| 6.2.2 自然因子的局部影响机制分析 |
| 6.3 社会经济因素的全局影响机制 |
| 6.3.1 生态服务价值变量的选定 |
| 6.3.2 社会经济影响因子的制备和筛选 |
| 6.3.4 社会经济因子的全局影响机制模型 |
| 6.3.4.1 基于主成分分析的社会经济回归模型 |
| 6.3.4.2 社会经济因子的偏最小二乘回归模型 |
| 6.4 社会经济因子的局部影响机制 |
| 6.4.1 社会经济因子的地理加权回归模型 |
| 6.4.2 社会经济的局部影响机制分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录清单 |
| 致谢 |
（4）中国大陆海岸线及海岸工程时空变化研究（论文提纲范文）
| 致谢 摘要 ABSTRACT 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 海岸线遥感提取方法 |
| 1.3.2 海岸线遥感变迁监测 |
| 1.3.3 海岸线长度不确定性 |
| 1.3.4 海岸工程变化遥感监测 |
| 1.4 技术路线与篇章结构 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 篇章结构 第二章 研究区概况和研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 中国海岸带地理概况 |
| 2.1.2 中国海岸带环境特征 |
| 2.1.3 中国海岸带自然资源 |
| 2.1.4 中国海岸带面临的问题 |
| 2.2 海岸线类型划分及提取原则 |
| 2.2.1 海岸线类型划分 |
| 2.2.2 海岸线提取原则 |
| 2.3 海岸工程图谱特征分析 |
| 2.3.1 养殖用海图谱特征 |
| 2.3.2 盐田图谱特征 |
| 2.3.3 港口码头图谱特征 |
| 2.4 分形维数 |
| 2.5 基线法 |
| 2.6 面积法 |
| 2.7 海岸线开发利用负荷度的构建 |
| 2.8 本章小结 第三章 数据源与数据处理 |
| 3.1 数据源 |
| 3.1.1 卫星遥感数据源 |
| 3.1.2 辅助数据 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.2.1 卫星遥感数据处理 |
| 3.2.2 海岸线的提取 |
| 3.2.3 海岸工程的提取 |
| 3.2.4 基线与垂线的生成 |
| 3.3 本章小结 第四章 中国大陆海岸线时空变迁分析 |
| 4.1 海岸类型分布特征 |
| 4.2 中国大陆海岸线总长度变化分析 |
| 4.2.1 总长度变化分析 |
| 4.2.2 沿海省（市）海岸线长度变化分析 |
| 4.3 中国大陆海岸线空间变化分析 |
| 4.4 基于分形维数的中国大陆海岸线变化分析 |
| 4.5 本章小结 第五章 中国大陆海岸线资源开发利用特征分析 |
| 5.1 海岸线各类型构成变化分析 |
| 5.2 海岸线摆动区土地利用变化分析 |
| 5.3 中国大陆海岸线开发利用负荷度分析 |
| 5.3.1 海岸线开发利用负荷度变化分析 |
| 5.3.2 区域海岸线开发利用负荷度变化分析 |
| 5.4 本章小结 第六章 中国大陆沿海地区养殖用海变化分析 |
| 6.1 沿海地区海水养殖面积及产量变化分析 |
| 6.2 围垦养殖时空变化分析 |
| 6.2.1 围垦养殖变化分析 |
| 6.2.2 养殖围堤变化分析 |
| 6.3 典型区分析 |
| 6.3.1 辽东湾北岸 |
| 6.3.2 滦河口 |
| 6.4 本章小结 第七章 中国大陆沿海地区盐田用海变化分析 |
| 7.1 沿海地区盐田面积和产量变化分析 |
| 7.2 盐田用海时空变化分析 |
| 7.2.1 盐田用海变化分析 |
| 7.2.2 盐田围堤变化分析 |
| 7.3 典型区分析 |
| 7.3.1 黄河三角洲 |
| 7.3.2 渤海湾北岸 |
| 7.3.3 辽东半岛西南部 |
| 7.4 废弃盐田合理利用的建议 |
| 7.4.1 辽宁营口盐田 |
| 7.4.2 浙江玉环盐田 |
| 7.5 本章小结 第八章 中国大陆沿海地区港口变化分析 |
| 8.1 中国海港分布格局 |
| 8.1.1 海港分布格局 |
| 8.1.2 海港选址特征 |
| 8.2 海港时空变化分析 |
| 8.2.1 海港演化 |
| 8.2.2 港口码头岸线变化分析 |
| 8.3 典型区 |
| 8.3.1 天津港区 |
| 8.3.2 曹妃甸港区 |
| 8.4 港口建设布局存在的问题 |
| 8.5 小结 第九章 海岸管理对策与建议 |
| 9.1 海岸线开发利用原则 |
| 9.2 围填海方式优化 |
| 9.3 加强海岸带开发利用的统一管理 第十章 结论与展望 |
| 10.1 结论 |
| 10.2 创新 |
| 10.3 不足与展望 参考文献 项目资助 作者简历 攻读博士学位期间发表文章 |
（5）科尔沁沙地草原沙化时空变化特征遥感监测及驱动力分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 表目录 |
| 图目录 |
| 英文缩略表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 荒漠化的概念及其演变 |
| 1.2.2 荒漠化的评价指标发展 |
| 1.2.3 荒漠化评价方法研究进展 |
| 1.2.4 荒漠化评价中仍然存在的问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法和技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然状况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 水资源 |
| 2.1.5 土壤 |
| 2.1.6 植被 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.2.1 人口与民族 |
| 2.2.2 社会经济状况 |
| 第三章 数据收集及其预处理 |
| 3.1 遥感数据的收集及其预处理 |
| 3.1.1 数据源的选择 |
| 3.1.2 遥感数据预处理 |
| 3.2 其他辅助资料的收集及其预处理 |
| 第四章 草原沙化指标的选取及分类体系的建立 |
| 4.1 科尔沁草原沙化遥感解译标志的建立 |
| 4.1.1 野外考察 |
| 4.1.2 建立解译标志 |
| 4.2 科尔沁草原沙化遥感监测评价体系的建立 |
| 4.2.1 草原沙化评价指标的选择 |
| 4.2.2 科尔沁沙地草原沙化分类系统及评价体系的建立 |
| 第五章 草原沙化遥感监测方法研究 |
| 5.1 非草地类别的提取及掩膜 |
| 5.1.1 耕地的提取 |
| 5.1.2 林地的提取 |
| 5.1.3 水体的提取 |
| 5.1.4 盐渍化的提取 |
| 5.1.5 掩膜 |
| 5.2 基于裸沙面积百分比的草原沙化信息提取 |
| 5.2.1 LSMM 简介 |
| 5.2.2 LSMM 端元的选取 |
| 5.2.3 LSMM 技术流程 |
| 5.2.4 LSMM 分类结果 |
| 5.2.5 LSMM 精度评价 |
| 5.3 基于植被盖度的草原沙化信息提取 |
| 5.4 对比分析与总结 |
| 第六章 科尔沁沙地草原沙化时空动态变化特征 |
| 6.1 科尔沁沙地总体状况分析 |
| 6.1.1 空间分布特征 |
| 6.1.2 面积统计特征 |
| 6.1.3 空间动态变化特征 |
| 6.1.4 转移矩阵 |
| 6.2 典型旗县草原沙化动态变化分析 |
| 6.2.1 奈曼旗草原沙化状况分析 |
| 6.2.2 翁牛特旗草原沙化状况分析 |
| 6.2.3 科尔沁左翼后旗草原沙化状况分析 |
| 6.2.4 彰武县、康平县草原沙化状况分析 |
| 6.2.5 通榆县、双辽县草原沙化状况分析 |
| 6.2.6 总结 |
| 第七章 科尔沁沙地典型区草原沙化驱动力分析 |
| 7.1 科尔沁沙地的形成时期 |
| 7.2 科尔沁沙地草原沙化的自然成因 |
| 7.2.1 物质基础 |
| 7.2.2 气候变化 |
| 7.3 科尔沁沙地草原沙化的人为因素 |
| 7.3.1 人口增长及草地开垦 |
| 7.3.2 过渡放牧 |
| 7.3.3 政策因素 |
| 7.4 主要影响因素定量分析 |
| 7.5 小结及讨论 |
| 第八章 结论及讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（6）新疆草地生产力及碳源汇分布特征与机制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 全球气候变化 |
| 1.2.2 生态系统生产力对气候变化的响应 |
| 1.2.3 土地利用和覆被变化对植被净初级生产力的影响 |
| 1.2.4 气候变化与人类影响对土地退化的相对作用 |
| 1.3 目前研究中的不足 |
| 1.3.1 有关草地生产力与气候因子的关系研究相对薄弱 |
| 1.3.2 模型参数设置与模型验证的困难 |
| 1.3.3 有关LUCC对新疆地区的植被生产力影响研究不足 |
| 1.3.4 判定气候变化和人类影响对土地退化相对作用研究不足 |
| 1.3.5 有关草地碳循环及其对气候变化的响应机制研究尚显薄弱 |
| 1.3.6 有关草地碳源汇关键因子——土壤有机碳的估算研究相对薄弱 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 参考文献 |
| 第2章 新疆主要草地类型的光谱特征研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 研究区概况 |
| 2.2.2 仪器与方法 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 不同草地类型植被的反射光谱特征 |
| 2.3.2 相同草地类型植被的反射光谱特征 |
| 2.3.3 不同草地类型植被的红边参数特征 |
| 2.3.4 植被指数特征 |
| 2.4 小结 |
| 2.5 参考文献 |
| 第3章 新疆草地生态系统净初级生产力的时空格局分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究区域与研究方法 |
| 3.2.1 研究区概况 |
| 3.2.2 研究方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 新疆草地分布特征 |
| 3.3.2 模型验证结果 |
| 3.3.3 新疆草地植被年净初级生产力空间分布格局 |
| 3.3.4 新疆草地植被年净初级生产力年际与月际变异特征分析 |
| 3.4 小结 |
| 3.5 参考文献 |
| 第4章 新疆草地生态系统净初级生产力变化与气候响应特征研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究区域 |
| 4.3 数据与方法 |
| 4.3.1 数据来源及预处理 |
| 4.3.2 CASA模型 |
| 4.3.3 NPP年际变化分析法 |
| 4.4 NPP估算模型精度验证 |
| 4.5 结果与分析 |
| 4.5.1 新疆草地净初级生产力的年际变化特征 |
| 4.5.2 新疆草地净初级生产力月际变化的空间分布特征 |
| 4.5.3 新疆草地净初级生产力的变化趋势和变异性分析 |
| 4.5.4 草地净初级生产力与气候因子的关系 |
| 4.6 小结 |
| 4.7 参考文献 |
| 第5章 新疆植被净初级生产力时空格局与气候因子的响应特征分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究区域与研究方法 |
| 5.2.1 研究区域概况 |
| 5.2.2 研究方法 |
| 5.2.3 数据来源及预处理 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 新疆植被净初级生产力的空间格局 |
| 5.3.2 新疆植被净初级生产力的时空变化特征 |
| 5.3.3 新疆植被NPP对气候因子的响应分析 |
| 5.3.4 不同植被类型的NPP对气候变化具有不同的响应特征与敏感性 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 NPP估算模型精度验证 |
| 5.4.2 NPP与地形因素-海拔 |
| 5.4.3 年降水量决定新疆植被NPP的空间分布格局 |
| 5.5 小结 |
| 5.6 参考文献 |
| 第6章 LUCC对新疆生态系统植被净初级生产力影响研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 数据来源与研究方法 |
| 6.2.1 研究区域 |
| 6.2.2 数据来源及其处理 |
| 6.2.3 NPP估算模型 |
| 6.2.4 模型验证 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 新疆土地利用与覆盖变化特征分析 |
| 6.3.2 土地利用与覆被变化对净初级生产力的影响 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 土地利用和覆被变化的影响因素 |
| 6.4.2 人类活动和气候变化导致的土地利用与覆被变化对NPP的影响分析 |
| 6.5 小结 |
| 6.6 参考文献 |
| 第7章 气候变化和人类影响对北疆植被生产力退化的影响与定量区分 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 研究区域与研究方法 |
| 7.2.1 研究区域 |
| 7.2.2 数据来源与处理 |
| 7.2.3 NPP估算方法 |
| 7.2.4 模型验证 |
| 7.2.5 评估气候变化和人类活动对土地退化或植被恢复的方法 |
| 7.3 结果与分析 |
| 7.3.1 实际NPP和潜在NPP的时空特征 |
| 7.3.2 基于潜在NPP、实际NPP和HANPP趋势分析—评估土地退化或植被恢复状况 |
| 7.3.3 评估气候变化和人类活动对植被退化或恢复的相对作用 |
| 7.3.4 气候变化和人类活动对土地退化或植被恢复的定量区分 |
| 7.4 小结 |
| 7.5 参考文献 |
| 第8章 新疆草地土壤有机碳高光谱估测及其技术分析 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 材料与方法 |
| 8.2.1 研究区概况 |
| 8.2.2 样品采集与分析 |
| 8.2.3 高光谱测量及方法 |
| 8.2.4 数据处理与分析 |
| 8.2.5 模型建立与检验 |
| 8.3 结果与分析 |
| 8.3.1 草地土壤高光谱反射率变化特征解析 |
| 8.3.2 土壤有机碳(SOC)与光谱反射率不同变换形式的相关分析 |
| 8.3.3 有机碳高光谱预测模型建立与验证 |
| 8.3.4 模型的预测效果评价 |
| 8.4 小结 |
| 8.5 参考文献 |
| 第9章 新疆主要草地类型NPP与NEP动态与碳源汇特征及对未来气候响应研究 |
| 9.1 引言 |
| 9.2 研究区概况 |
| 9.3 研究方法 |
| 9.3.1 BIOME-BGC模型简介 |
| 9.3.2 模型的气象输入和参数化 |
| 9.3.3 未来气候变化情景 |
| 9.4 结果与分析 |
| 9.4.1 气候变化特征分析 |
| 9.4.2 三种草地类型的NPP和NEP年际变化及碳源汇变化特征 |
| 9.4.3 三种草地类型NPP和NEP年际变化与气候变化关系分析 |
| 9.4.4 未来气候情景下新疆三种草地类型NPP与NEP的变化及其相应特征 |
| 9.4.5 模型的验证 |
| 9.5 讨论 |
| 9.5.1 草地生态系统对气候变化的响应 |
| 9.5.2 未来气候情景下草地生态系统生产力动态 |
| 9.5.3 模型的适用性与不确定性 |
| 9.6 小结 |
| 9.7 参考文献 |
| 第10章 最后总结 |
| 10.1 本研究的结论 |
| 10.2 本研究的创新点 |
| 10.3 本研究的不足 |
| 10.4 研究展望 |
| 攻读博士学位期间的研究成果目录 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（7）基于本体的遥感信息处理服务语义描述研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 空间信息服务研究现状 |
| 1.2.2 空间信息领域的本体研究现状 |
| 1.2.3 语义Web服务描述研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文的组织安排 |
| 第二章 遥感信息语义建模 |
| 2.1 遥感信息语义建模的必要性 |
| 2.2 本体相关理论 |
| 2.2.1 本体基础 |
| 2.2.2 本体形式化基础——描述逻辑 |
| 2.2.3 本体描述语言OWL |
| 2.3 基于本体的遥感信息语义建模 |
| 2.3.1 遥感信息本体 |
| 2.3.2 遥感信息本体的构建方法 |
| 2.3.3 遥感信息本体构建及形式化表达 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 遥感信息处理服务分类本体及其构建 |
| 3.1 遥感信息处理服务分类 |
| 3.1.1 传统的信息分类方法 |
| 3.1.2 现有空间信息服务分类体系 |
| 3.1.3 基于本体的遥感信息处理服务分类 |
| 3.2 遥感信息处理服务分类本体的构建 |
| 3.2.1 遥感信息处理服务分类本体的构建流程 |
| 3.2.2 遥感信息处理服务概念集合的确定及特点分析 |
| 3.2.3 语义成分分析与事件认知框架 |
| 3.2.4 基于事件框架的遥感信息处理服务概念的语义成分分析方法 |
| 3.2.5 形式概念分析理论基础 |
| 3.2.6 遥感信息处理服务概念的概念格 |
| 3.2.7 遥感信息处理服务分类本体 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 遥感信息处理服务语义描述模型 |
| 4.1 现有遥感信息处理服务描述方法 |
| 4.1.1 基于WSDL的遥感信息处理服务描述 |
| 4.1.2 基于WPS的遥感信息处理服务描述 |
| 4.2 Web服务本体语言OWL-S |
| 4.2.1 服务概览(Service Profile) |
| 4.2.2 服务模型(Service Model) |
| 4.2.3 服务基点(Service Grounding) |
| 4.3 遥感信息处理服务语义描述的需求 |
| 4.3.1 遥感信息处理服务语义描述的内容 |
| 4.3.2 遥感信息处理服务语义描述的原则 |
| 4.4 基于本体的遥感信息处理服务语义描述模型 |
| 4.4.1 服务抽象功能描述 |
| 4.4.2 具体服务实例描述 |
| 4.4.3 服务调用描述 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 遥感信息处理服务语义注册原型系统 |
| 5.1 基于ebRIM的OGC网络目录服务 |
| 5.1.1 OGC网络目录服务 |
| 5.1.2 ebXML注册信息模型 |
| 5.2 遥感信息处理服务语义注册信息模型 |
| 5.3 遥感信息处理服务语义注册原型系统设计与实现 |
| 5.3.1 原型系统软硬件环境及接口设计 |
| 5.3.2 数据存储结构设计 |
| 5.3.3 原型系统展示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间论文与科研情况 |
| 致谢 |
（8）基于统计与MODIS数据的水稻遥感估产方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 水稻遥感估产研究动态 |
| 1.2.1 水稻面积遥感信息提取研究动态 |
| 1.2.2 水稻产量遥感估算研究动态 |
| 1.3 研究目的及内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 研究所需数据 |
| 1.5.1 遥感数据 |
| 1.5.2 非遥感数据 |
| 1.6 小结 |
| 2 基于空间分析与两维图论树算法的水稻遥感估产分区研究 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 分区原则 |
| 2.3 分区指标选择 |
| 2.4 分区方法 |
| 2.5 分区结果 |
| 2.6 小结 |
| 3 基于典型发育期光谱特征与多时相MODIS数据的水稻面积信息提取 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.1.1 基于高分辨率卫星影像的汩罗市水稻田数字化 |
| 3.1.2 基于1:1万的土地利用现状数据醴陵市水稻田提取 |
| 3.1.3 基于MODISQA信息及相邻时相最大值法的时间序列EVI数据平滑 |
| 3.1.4 基于多时相MODIS数据的永久水体与常绿植被的提取 |
| 3.1.5 基于DEM数据的坡度掩膜层的生成 |
| 3.2 基于水稻典型发育期光谱特征的水稻面积遥感信息提取方法研究 |
| 3.2.1 水稻生长发育期光谱特征分析 |
| 3.2.2 基于水稻移栽期光谱特征的可能种植面积遥感信息提取 |
| 3.2.3 基于水稻抽穗期光谱特征的可能种植面积遥感信息提取 |
| 3.2.4 基于水稻移栽期和抽穗期光谱特征的可能种植面积遥感信息提取 |
| 3.2.5 基于水稻典型发育期光谱特征的水稻面积遥感信息提取技术路线 |
| 3.3 基于水稻典型发育期光谱特征的水稻面积遥感信息提取结果分析 |
| 3.3.1 基于统一阈值与非统一阈值的水稻面积提取结果比较 |
| 3.3.2 湖南省水稻面积提取结果空间分布 |
| 3.3.3 湖南省水稻面积提取结果年际变化 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于县级统计数据的省级水稻总产遥感估算模型研究 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.3 水稻总产遥感拟合模型 |
| 4.3.1 未基于分区的水稻总产遥感拟合模型 |
| 4.3.2 基于分区的水稻总产遥感拟合模型 |
| 4.3.3 水稻总产最优遥感拟合模型选择 |
| 4.4 水稻总产遥感预测及误差分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于统计局统计抽样调查地块实割实测数据的省级水稻单产遥感估算模型研究 |
| 5.1 数据预处理 |
| 5.1.1 湖南省水稻单产抽样调查方案 |
| 5.1.2 统计局统计抽样调查地块实割实测水稻标准亩产数据 |
| 5.1.3 MODIS数据 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.3 水稻单产遥感拟合模型及误差分析 |
| 5.4 水稻单产遥感预测及误差分析 |
| 5.5 小结 |
| 6 基于乡镇级统计数据的县级水稻总产遥感估算模型研究 |
| 6.1 研究区概况 |
| 6.2 数据预处理 |
| 6.2.1 水稻面积数据 |
| 6.2.2 水稻产量及生育期数据 |
| 6.2.3 MODIS数据 |
| 6.3 研究方法 |
| 6.4 水稻总产遥感拟合模型及误差分析 |
| 6.5 水稻总产遥感预测及误差分析 |
| 6.6 小结 |
| 7 基于像元水平MODISGPP/NPP的县级水稻单产遥感估算 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 GPP估算算法 |
| 7.1.2 NPP估算算法 |
| 7.1.3 基于GPP/NPP水稻遥感估产方法 |
| 7.1.4 像元内水稻面积比对估产精度影响的研究方法 |
| 7.1.5 技术路线 |
| 7.2 像元内水稻面积比对估产精度的影响 |
| 7.3 基于像元水平MODISGPP/NPP的县级水稻遥感估产结果分析 |
| 7.4 小结 |
| 8 研究成果与展望 |
| 8.1 主要研究成果 |
| 8.1.1 基于空间分析与两维图论树算法相结合的水稻遥感估产分区 |
| 8.1.2 基于典型生育期光谱特征及多时相MODIS数据水稻面积遥感信息提取 |
| 8.1.3 基于水稻遥感估产分区、面积提取结果、及县级统计数据的省级水稻总产遥感预测 |
| 8.1.4 基于MOD13Q1与MYD13Q1EVI、统计局统计抽样调查地块实割实测数据的省级水稻单产遥感预测 |
| 8.1.5 基于MOD13Q1与MYD13Q1EVI、乡镇级统计数据的县级水稻总产遥感预测 |
| 8.1.6 基于像元水平MODISGPP/NPP数据的水稻遥感估产 |
| 8.1.7 像元内水稻面积比对基于MODISGPP/NPP水稻遥感估产精度的影响 |
| 8.1.8 Terra与AquaMODISEVI比较 |
| 8.1.9 不同数据完备条件下水稻遥感估产方法的选择 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用的定量研究 ——以鄂尔多斯高原为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 社会经济可持续发展的宏观背景 |
| 1.1.2 全球变化与陆地生态系统研究的学术背景 |
| 1.1.3 气候变化和人类活动在鄂尔多斯高原沙漠化过程中相对作用研究的意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 沙漠化概念及我国沙漠化问题研究概况 |
| 1.2.1.1 沙漠化概念 |
| 1.2.1.2 我国沙漠化问题研究概况 |
| 1.2.2 沙漠化监测与评价 |
| 1.2.2.1 沙漠化监测与评价指标体系 |
| 1.2.2.2 沙漠化监测与评价方法 |
| 1.2.3 气候变化和人类活动驱动力研究 |
| 1.2.3.1 气候变化对沙漠化的影响 |
| 1.2.3.2 人类活动对沙漠化的影响 |
| 1.2.3.3 驱动力定量评价方法 |
| 1.2.4 沙漠化研究中的尺度问题 |
| 1.3 研究目标、内容与方法 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究思路与技术方法 |
| 1.3.3.1 技术路线图 |
| 1.3.3.2 主要数据来源 |
| 1.3.3.3 主要研究方法 |
| 1.3.4 论文结构安排 |
| 第二章 研究区概况及沙漠化驱动力特征研究 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 气候与水文 |
| 2.1.2 地形与地貌 |
| 2.1.3 土壤与植被 |
| 2.1.4 社会经济状况 |
| 2.2 鄂尔多斯高原的沙漠化问题 |
| 2.3 沙漠化驱动力系统构成 |
| 2.4 近30年来鄂尔多斯高原沙漠化驱动力系统特征 |
| 2.4.1 气候变化特征 |
| 2.4.1.1 降水 |
| 2.4.1.2 温度 |
| 2.4.1.3 风速 |
| 2.4.1.4 太阳辐射 |
| 2.4.1.5 干湿状况 |
| 2.4.2 人类活动特征 |
| 2.4.2.1 人类活动的显性层面 |
| 2.4.2.2 人类活动的隐性层面 |
| 本章小结 |
| 第三章 鄂尔多斯高原沙漠化定量监测及时空演变 |
| 3.1 沙漠化定量监测指标体系的确定 |
| 3.1.1 沙漠化定量监测指标选取的原则 |
| 3.1.2 沙漠化定量监测指标体系的建立 |
| 3.1.3 沙漠化定量监测指标的反演 |
| 3.1.3.1 遥感影像的选择 |
| 3.1.3.2 指标反演方法 |
| 3.2 沙漠化定量监测方法 |
| 3.2.1 决策树法介绍 |
| 3.2.2 决策树模型建立 |
| 3.3 沙漠化监测结果精度评价 |
| 3.4 鄂尔多斯高原沙漠化时空演变 |
| 3.4.1 1980-1990年鄂尔多斯高原沙漠化变化 |
| 3.4.2 1990-2000年鄂尔多斯高原沙漠化变化 |
| 3.4.3 2000-2005年鄂尔多斯高原沙漠化变化 |
| 本章小结 |
| 第四章 气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用定量评价方法研究 |
| 4.1 气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用定量评价方法的概念框架 |
| 4.2 评价所需数据的处理 |
| 4.2.1 沙漠化数据的处理 |
| 4.2.2 矢量数据的栅格化处理 |
| 4.2.3 NDVI数据的处理 |
| 4.3 实际和潜在NPP计算 |
| 4.3.1 实际NPP的计算 |
| 4.3.1.1 APAR的估算 |
| 4.3.1.2 光能利用率的估算 |
| 4.3.2 潜在NPP的计算 |
| 4.3.2.1 潜在NPP的FPAR计算 |
| 4.4 气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用定量评价方法建立 |
| 4.5 评价方法的验证与不确定性分析 |
| 4.5.1 CASA模型的精度验证 |
| 4.5.2 气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用的相对验证 |
| 4.5.3 评价方法的不确定性 |
| 4.6 与其他模型方法的比较 |
| 本章小结 |
| 第五章 鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用的多尺度研究 |
| 5.1 不同时间尺度下鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用研究 |
| 5.1.1 1980-1990年和1990-2000年时间尺度下鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用研究 |
| 5.1.2 不同时间跨度下鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用研究 |
| 5.2 不同空间尺度下鄂尔多斯高原沙漠化过程中气候变化和人类活动相对作用研究 |
| 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究成果与结论 |
| 6.2 本研究的创新点 |
| 6.3 研究中存在的问题 |
| 6.4 未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（10）森林生物量及碳储量遥感监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 引言 |
| 2 森林碳储量研究进展 |
| 2.1 世界森林生物量碳储量研究概况 |
| 2.2 中国森林碳储量研究概况 |
| 2.3 森林生物量和碳储量测算方法研究 |
| 2.3.1 样地实测建模法 |
| 2.3.2 生理生态模型法 |
| 2.3.3 遥感信息模型法 |
| 2.4 存在的问题及展望 |
| 3 试验区概况和研究方法 |
| 3.1 试验区概况 |
| 3.1.1 试验区位置分布 |
| 3.1.2 试验区自然概况 |
| 3.1.3 试验区社会经济概况 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 总体技术路线 |
| 3.2.2 研究内容 |
| 3.2.3 技术流程 |
| 4 试验数据及处理 |
| 4.1 试验数据 |
| 4.1.1 样地数据 |
| 4.1.2 遥感数据 |
| 4.1.3 地理气象数据 |
| 4.2 数据处理 |
| 4.2.1 CBERS-WFI与CCD数据处理 |
| 4.2.2 MODIS数据处理 |
| 4.2.3 样地数据处理 |
| 4.2.4 地理气象因子处理 |
| 5 森林植被信息提取 |
| 5.1 基于WFI假彩色影像的森林提取 |
| 5.2 基于植被指数阈值分割的森林提取 |
| 5.2.1 植被指数阈值分割的机理 |
| 5.2.2 WFI和MODIS数据森林信息提取 |
| 6 森林生物量遥感模型建立 |
| 6.1 多元线型回归模型 |
| 6.1.1 多元线型回归原理 |
| 6.1.2 多元线型回归方程的检验 |
| 6.1.3 森林生物量多元线型回归模型构建 |
| 6.1.4 不同森林类型的生物量多元线型回归模型建立 |
| 6.1.5 不同森林类型不同龄组生物量多元线型回归模型构建 |
| 6.1.6 试验区森林生物量估测及精度分析 |
| 6.2 人工神经网络模型 |
| 6.2.1 人工神经网络原理 |
| 6.2.2 人工神经网络模型构建步骤 |
| 6.2.3 人工神经网络森林生物量模型构建 |
| 6.2.4 人工神经网络模型精度分析 |
| 6.2.5 神经网络建模及估测的程序实现 |
| 6.2.6 试验区森林生物量估测及精度分析 |
| 6.3 多元线型回归模型与人工神经网络模型分析比较 |
| 6.3.1 样本检验分析 |
| 6.3.2 试验区生物量估测结果分析 |
| 6.4 试验区生物量和碳储量测算 |
| 6.4.1 试验区生物量和碳储量现状估测分析 |
| 6.4.2 试验区生物量和碳储量动态分析 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 附图 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 论文及获得成果目录清单 |
| 致谢 |
四、《遥感信息》2002年总目录（论文参考文献）
- [1]杭州湾滨海湿地长时间尺度遥感动态监测及生态评估[D]. 李楠. 南京林业大学, 2020(01)
- [2]基于OpenMP/OpenAcc的遥感专题信息并行提取系统研究与实现[D]. 齐同源. 河南大学, 2019(01)
- [3]基于LUCC的京津冀地区生态服务价值及影响机制[D]. 朱振亚. 北京林业大学, 2018(04)
- [4]中国大陆海岸线及海岸工程时空变化研究[D]. 许宁. 中国科学院烟台海岸带研究所, 2016(08)
- [5]科尔沁沙地草原沙化时空变化特征遥感监测及驱动力分析[D]. 李金亚. 中国农业科学院, 2014(10)
- [6]新疆草地生产力及碳源汇分布特征与机制研究[D]. 杨红飞. 南京大学, 2013(04)
- [7]基于本体的遥感信息处理服务语义描述研究[D]. 詹勤. 武汉大学, 2010(05)
- [8]基于统计与MODIS数据的水稻遥感估产方法研究[D]. 彭代亮. 浙江大学, 2009(12)
- [9]气候变化和人类活动在沙漠化过程中相对作用的定量研究 ——以鄂尔多斯高原为例[D]. 许端阳. 南京农业大学, 2009(04)
- [10]森林生物量及碳储量遥感监测方法研究[D]. 韩爱惠. 北京林业大学, 2009(11)