高分辨率遥感数据在退耕还林监测中的应用

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高分辨率遥感数据在退耕还林监测中的应用

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毕业论文范文题目：高分辨率遥感数据在退耕还林监测中的应用，论文范文关键词：高分辨率遥感数据在退耕还林监测中的应用
高分辨率遥感数据在退耕还林监测中的应用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：退耕还林工程是一项重大的生态工程,主要是对水土流失严重的耕地、沙化耕地和坡耕地进行改造,以达到改善生态环境,促进农村的产业结构调整的目的。对退耕还林工程的实施情况进行动态监测,及时了解已退耕耕地和需要退耕耕地信息,对退耕还林工程的建设具有重大的指导意义。本文采用高分辨率遥感影像数据对张家界国家森林公园进行了退耕还林面积监测（此处忽略..）研究。监测数据为2008年的SPOT-5影像和2009的GeoEye-1影像,对遥感数据进行了特性分析、波段组合、图像融合、正射校正以及裁切处理,得到可用于信息提取的遥感数据。同时还对DEM进行了研究,借用基于GE开发的软件,提取GoogleEarth上高精度的高程数据,结合地理信息系统制作了研究区DEM作为辅助数据源。对地球之眼遥感影像进行（此处忽略..）了五种融合方法的比较,得出IHS变换在信息量的增加上、对原多光谱数据的保持上和对空间纹理的反映上具有很好的效果,非常适合本次退耕还林监测的需要。对图像的分类进行了基于像元和面向对象的分类方法对比,面向对象的分类方法优于基于像元的分类方法,能将总体分类精度提高到90%以上,优势明显。对两期遥感影像进行分类后比较法提取森林资源变化信（略..）息,前期分类精度达到96.53%,后期分类精度达到97.12%,前期森林覆盖率为96.4%,后期为97.35%。对比两期遥感影像林地面积变化情况,可知2008年到2009年张家界国家森林公园新增林地面积46公顷,公园中17号林班退耕力度最大,居退耕林班退耕面积首位。利用DEM叠置后期影像提取的耕地信息,得出张家界森林公园还可以进行退耕还林的坡耕地为24.29公顷。对坡耕地的分布分析,我们可以（本文此处忽略..）得知部分林班中已无坡耕地,坡耕地主要集中在1号林班中。通过对张家界国家森林公园退耕还林情况的遥感监测,我们可以得出公园退耕还林工作已基本完成,森林覆盖率已达到97%以上,下阶段的主要任务是保护好退耕还林工作已经取得的成果。

以上为本篇毕业论文范文高分辨率遥感数据在退耕还林监测中的应用的介绍部分。

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