毕业论文课题相关文献综述
1、选题的目的和意义开展全国地理国情普查，系统掌握权威、客观、准确的地理国情信息，是制定和实施国家发展战略与规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置的重要依据，是推进生态环境保护、建设资源节约型和环境友好型社会的重要支撑，是做好防灾减灾工作和应急保障服务的重要保障，也是相关行业开展调查统计工作的重要数据基础。为全面掌握我国地理国情现状，满足经济社会发展和生态文明建设的需要，国务院决定于2013年至2015年开展第一次全国地理国情普查工作。目前，第一次地理国情普查工作正在全国范围内开展，此项工作是一项具有开创性的工作，缺乏成熟的工作经验借鉴。随着高分辨率卫星遥感技术的不断发展，应用领域越来越广泛，本次地理国情普查采用了高分辨率卫星遥感影像（包括航空摄影影像）作为主要数据源。因此，对高分辨率遥感影像在地理国情普查中的应用研究有着十分重要的意义。 2、国内外现状和动态2.1国外研究进展 J. Scott Tyo, Dennis H. Goldstein应用光学偏振遥感特殊问题提出了11个研 究极化测量和应用的文件，所涵盖的主题范围从回顾被动成像偏振测定到大气偏振测量[1]。Xin Huang , Qikai Lu, Liangpei Zhang提出一种新颖的多索引学习多索引方法，用一组低维信息指数来表示复杂的地理空间场景的高分辨率图像[2]。M Govender, K Chetty and H Bulcock详细介绍了多光谱和高光谱数据之间的差异,关注空间光谱分辨率和高光谱图像在水资源中的应用研究[3]。2.2国内研究进展 黄霞，张静舒，何勇以西藏地区作为研究区域，选用2011 年11 月空间分辨率为0．5 m 的WorldView_2 影像作为数据源，采用目视解译、计算机自动解译、计算机人工交互解译3 种遥感信息提取方法进行土地覆盖信息提取，通过实验对比分析[4]。马钟，杜清运通过对地理国情与地理国情监测的基本问题与关键问题进行系统分析和归纳,采用综合分析法、对比分析法和归纳法,初步提出地理国情监测的体系框架。结表明:地理国情是国情体系的有机组成部分,它既来源于地理信息,同时也是对地理信的扩展[5]。陈杰提出一种基于粗糙集理论的面向对象分类方法以区分高分辨率遥感影像上的不同地物，在对象光谱特征的初步分类结果基础上,依据纹理分类规则得到最终结果[6]。龚健雅，陈静，眭海刚重点介绍网络三维虚拟地球中多源、多尺度、多时相海量理信息管理、网络传输、共享集成与可视化的理论、方法与关键技术。在此基础上,制开放式虚拟地球集成共享平台GeoGlobe,并成功应用于国家地理信息公共服务平台目中[7]。张春泉，唐记城基于中海达ＱＰＡＤ移动终端，研究了在地理国情普查信息采集中涉及的移动ＧＩＳ技术，设计了地理国情普查信息采集系统的架构以及各个功模块，为移动ＧＩＳ在地理国情普查信息采集中的应用提供了一个有效的示范[8]。单春芝在充分学习形态学理论的基础上,结合高分辨率遥感影像中道路的具体征,提出了基于数学形态学策略的道路分割方法[9]。程涛，刘若梅，周旭以WorldView2 的4 波段( B、G、Ｒ、N) 影像为数据源，研究基于高分辨率遥感影像的、面向对象的水体信息提取方法。研究发现: 水体在蓝波段( layer B) 上表现出较强反射特性，利用蓝波段的比率值、标准方差值两项指标，并结合水体指数，能够构建基于高分辨率遥感影像水体提取的基本规则集，完成水体信息的自动提取，且提取的结果质量较好[10]。张自力,秦其明,曹宝利用高分辨率QuickBird遥感影像,对新疆巴楚县麻扎尔塔格山地区的岩墙进行计算机辅助地质解译,共获得1227条岩墙[11]。2.3存在的不足 目前，地理国情普查工作还没有现成的、完善的技术体系，缺乏成熟的工作经借鉴[12]。老式的遥感影像自动提取信息方法主要基于像元层次分类的方法，分为非监分类与监督分类，只是利用了像元的光谱信息参与分类，分类的精度很有限[13]。现有遥感影像中提取道路方法准确度还不够理想，或是将道路目标错看是背景而遗漏目标或是将背景错看成道路目标[14]。 GIS难以实现不同系统间地理信息符号化表示及空间分析应用的问题[15]。高分辨率遥感数据的融合方法中基于小波变换的 PCA 和 HIS 变换融合法，光保持能力最好，但是空间结构较差，有明显的分块效应，不适于城市植被零星分布的特点[16]。传统遥感影像分析中主要的分类依据是地物的光谱特征，可由于在中低分辨率遥感影像中光谱波段比较少，信息量不是特别丰富，故可提取的信息量就少[17]。高分辨率影像中建筑物阴影严重干扰了其他地物的光谱信息,需进行校正[18]。参考文献[1]J. Scott Tyo, Dennis H. Goldstein.Polarization in Remote Sensing introduction[J].Optical Society of America,2006,1:1-6.[2]Xin Huang , Qikai Lu, Liangpei Zhang.A multi-index learning approach for classification of high-resolution remotely sensed imagesover urbanareas[J].The State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,2014,1:2-8.[3]M Govender, K Chetty and H BulcockA. review of hyperspectral remote sensing and its application in vegetation and water resource studies[J]. School of Environmental Sciences,2007,1:2-8[4]黄霞，张静舒，勇.地理国情普查中地表覆盖信息提取技术研究[N].重庆工商大学学报,2014-8(8).[5]马万钟，杜清运．地理国情监测的体系框架研究[J]．国土资源科技管理， 2011( 6)：104-111．[6]陈杰.高分辨率遥感影像面向对象分类方法研究[D]湖南:中南大学,2010.[7]龚健雅，陈静，眭海刚，等．开放式虚拟地球集成共享平台测绘学报[J]．2010，39 (6)：551－553.[8]张春泉，唐记城.基于ＱＰＡＤ的移动ＧＩＳ在地理国情普查信息采集中的应用[J].现代测绘,2013,36（6）:1-3. [9]单春芝. 基于形态学策略的高分辨率遥感影像道路提取方法研究[D].山东:山东科技大学,2011.[10]程涛，刘若梅，周旭. 面向地理国情监测的地表覆盖信息提取方法[N].测绘通报,2013(8).[11]张自力,秦其明,曹宝.地理与地理信息科学[J],2007,23(3):16-18.[12]李琦.高分辨率遥感影像在地理国情普查信息提取中的应用研究[D].吉林: 地球 测科学与技术学院,2014. [13]孟婷. 基于遥感影像的湿地信息提取与统计分析方法研究[D].吉林：吉林大学，2014．[14]左娟. 基于数学形态学的高分辨率遥感影像城市道路提取[D]江西：江西理工大学，2009.[15] 邹时林，谢刚生，李大军．地理要素编码在GIS 数据转换中的应用[J]．测绘通报，2007( 5)：22-25．[16]费先芸. 高分辨率遥感影像在城市绿地信息提取中的应用研究[D].山东：山东业大学，2006.[17]卞琼.基于worldview2 的高分辨率遥感卫星影像河流提取研究[D]西安：西安建筑科技大学，2013.[18]张春鹏.基于高分辨率遥感影像的城市环境结构信息提取研究[D].上海：华东师范大学，2007.
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