近三十年淮河流域地表水时空演变遥感监测研究
发布时间：2022-12-10 03:55
地表水体在工农业生产、气候调节和生态系统维持等方面发挥着至关重要的作用。地表水体的时空格局在气候变化和人类活动的影响下不断发生变化,因而对其进行快速精准的时空变化监测,对社会经济的可持续发展和水资源管理与保护等具有重要意义。过去地表水体动态变化研究是基于若干时间片段,遥感数据高昂的获取成本和庞大数据量制约了长时间序列地表水体的绘制,由于一年内水体可能发生剧烈波动,故不考虑地表水体的年内变化进行水体图的绘制显然是不准确的。由于互联网和计算机技术的迅速发展,云存储及云计算技术在过去的几年中得以快速发展,技术的进步使得存储并处理海量的高分辨率影像获取地表水体图成为可能。本文基于Google Earth Engine,通过编程运算获取近三十年的Landsat5TM、Landsat7 ETM+和Landsat8 OLI影像,利用植被指数和水体指数相结合及单一水体指数的水面判断方法,获取近30年淮河流域和洪泽湖地表水体的时空格局,并探究地表水体变化与气候变化和人类活动的关系。本文主要研究如下:（1）基于Google Earth Engine利用研究期所有Landsat数据,对淮河流域和洪泽湖分别构...
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
淮河流域地理位置
淮河流域数字高程模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的京津冀城市群热环境时空形态模拟[J]. 杨浩,孟娜,王婧,郑燕,赵莉. 地球信息科学学报. 2019(02)
[2]基于MODIS数据的洪涝灾害分析研究——以2017年洞庭湖区洪水为例[J]. 饶品增,蒋卫国,王晓雅,陈坤. 灾害学. 2019(01)
[3]GCM预测情景下中国21世纪干旱演变趋势分析[J]. 莫兴国,胡实,卢洪健,林忠辉,刘苏峡. 自然资源学报. 2018(07)
[4]青藏高原湖泊变化遥感监测及其对气候变化的响应研究进展[J]. 张国庆. 地理科学进展. 2018(02)
[5]基于ETM+数据的水体信息提取[J]. 王永丽,宋希磊. 绿色科技. 2017(10)
[6]基于协同计算的白洋淀湿地时序水体信息提取[J]. 沈占锋,李均力,于新菊. 地球信息科学学报. 2016(05)
[7]基于MODIS地表反射率数据的水体自动提取研究[J]. 张浩彬,李俊生,向南平,申茜,张方方. 遥感技术与应用. 2015(06)
[8]基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法[J]. 陈文倩,丁建丽,李艳华,牛增懿. 资源科学. 2015(06)
[9]2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析[J]. 车向红,冯敏,姜浩,肖桐,王昌佐,贾蓓,白燕. 地球信息科学学报. 2015(01)
[10]China’s wetland change （1990-2000） determined by remote sensing[J]. GONG Peng1, NIU ZhenGuo1, CHENG Xiao1, ZHAO KuiYi2, ZHOU DeMin2, GUO JianHong1, LIANG Lu1, WANG XiaoFeng1, LI DanDan1, HUANG HuaBing1, WANG Yi1, WANG Kun1, LI WenNing1, WANG XianWei1, YING Qing1, YANG ZhenZhong1, YE YuFang1, LI Zhan1, ZHUANG DaFang3, CHI YaoBin4, ZHOU HuiZhen4 ＆ YAN Jun4 1 State Key Laboratory of Remote Sensing Science, jointly sponsored by Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, and Beijing Normal University, Beijing 100101, China; 2 Institute of Northeast Geographical and Agricultural Ecology Research, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130012, China; 3 Institute of Geographical Science and Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 4 Beijing Yushi Lantu Information Technology Ltd., Beijing 100096, China. Science China（Earth Sciences）. 2010(07)
硕士论文
[1]基于对象的随机森林遥感分类方法优化[D]. 闫东阳.中国地质大学(北京) 2018
本文编号：3716006
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
淮河流域地理位置
淮河流域数字高程模型
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于支持向量机的京津冀城市群热环境时空形态模拟[J]. 杨浩,孟娜,王婧,郑燕,赵莉. 地球信息科学学报. 2019(02)
[2]基于MODIS数据的洪涝灾害分析研究——以2017年洞庭湖区洪水为例[J]. 饶品增,蒋卫国,王晓雅,陈坤. 灾害学. 2019(01)
[3]GCM预测情景下中国21世纪干旱演变趋势分析[J]. 莫兴国,胡实,卢洪健,林忠辉,刘苏峡. 自然资源学报. 2018(07)
[4]青藏高原湖泊变化遥感监测及其对气候变化的响应研究进展[J]. 张国庆. 地理科学进展. 2018(02)
[5]基于ETM+数据的水体信息提取[J]. 王永丽,宋希磊. 绿色科技. 2017(10)
[6]基于协同计算的白洋淀湿地时序水体信息提取[J]. 沈占锋,李均力,于新菊. 地球信息科学学报. 2016(05)
[7]基于MODIS地表反射率数据的水体自动提取研究[J]. 张浩彬,李俊生,向南平,申茜,张方方. 遥感技术与应用. 2015(06)
[8]基于国产GF-1遥感影像的水体提取方法[J]. 陈文倩,丁建丽,李艳华,牛增懿. 资源科学. 2015(06)
[9]2000-2013年青藏高原湖泊面积MODIS遥感监测分析[J]. 车向红,冯敏,姜浩,肖桐,王昌佐,贾蓓,白燕. 地球信息科学学报. 2015(01)
[10]China’s wetland change （1990-2000） determined by remote sensing[J]. GONG Peng1, NIU ZhenGuo1, CHENG Xiao1, ZHAO KuiYi2, ZHOU DeMin2, GUO JianHong1, LIANG Lu1, WANG XiaoFeng1, LI DanDan1, HUANG HuaBing1, WANG Yi1, WANG Kun1, LI WenNing1, WANG XianWei1, YING Qing1, YANG ZhenZhong1, YE YuFang1, LI Zhan1, ZHUANG DaFang3, CHI YaoBin4, ZHOU HuiZhen4 ＆ YAN Jun4 1 State Key Laboratory of Remote Sensing Science, jointly sponsored by Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, and Beijing Normal University, Beijing 100101, China; 2 Institute of Northeast Geographical and Agricultural Ecology Research, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130012, China; 3 Institute of Geographical Science and Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China; 4 Beijing Yushi Lantu Information Technology Ltd., Beijing 100096, China. Science China（Earth Sciences）. 2010(07)
硕士论文
[1]基于对象的随机森林遥感分类方法优化[D]. 闫东阳.中国地质大学(北京) 2018
本文编号：3716006
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