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基于GEE的近10年来云南省耕地变化遥感监测研究

摘要第3-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 研究背景和意义第10-12页
        1.1.1 选题背景第10-12页
        1.1.2 研究意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 遥感时间序列重构研究综述第12-13页
        1.2.2 耕地信息提取研究综述第13-16页
        1.2.3 遥感变化监测研究综述第16-18页
        1.2.4 国内外研究进展评述第18页
    1.3 研究内容与技术路线第18-21页
        1.3.1 研究内容第18-19页
        1.3.2 技术路线第19-21页
    1.4 论文组织结构第21-22页
第2章 研究区与数据集第22-32页
    2.1 研究区概况第22-23页
        2.1.1 地理区位与环境第22-23页
        2.1.2 主要农作物情况第23页
    2.2 GEE平台概述第23-25页
    2.3 遥感影像获取与预处理第25-30页
        2.3.1 遥感数据第25-28页
        2.3.2 影像预处理第28-30页
    2.4 基于半自动化的样本采集第30-32页
第3章 三元植被指数的时间序列重构第32-43页
    3.1 植被指数选择与时序构建第32-34页
        3.1.1 植被指数选择与计算第32-33页
        3.1.2 三元时间序列构建第33-34页
    3.2 时间序列融合第34-38页
        3.2.1 时间序列融合技术第34-36页
        3.2.2 时间序列融合结果第36-38页
    3.3 时间序列重构第38-43页
        3.3.1 时间序列重构技术第38-40页
        3.3.2 时间序列重构结果第40-43页
第4章 基于随机森林算法的耕地信息提取第43-66页
    4.1 特征计算与选择第43-51页
        4.1.1 纹理特征第43-45页
        4.1.2 地形特征第45-46页
        4.1.3 缨帽变换特征第46-47页
        4.1.4 光谱特征第47-48页
        4.1.5 特征选择第48-51页
    4.2 遥感影像分类第51-57页
        4.2.1 K均值聚类第51-52页
        4.2.2 支持向量机分类第52-54页
        4.2.3 随机森林分类第54-55页
        4.2.4 三种分类方法的结果对比第55-57页
    4.3 耕地提取结果与评价第57-61页
        4.3.1 耕地提取结果第57-59页
        4.3.2 精度评价第59-60页
        4.3.3 不同分类特征对精度的影响第60-61页
    4.4 云南省近10年来耕地空间特征分析第61-66页
        4.4.1 整体分布第61-62页
        4.4.2 州市分布第62-64页
        4.4.3 县级分布第64-66页
第5章 基于纹理特征的混合动态监测第66-75页
    5.1 分类后比较法第66页
    5.2 影像比值法第66-68页
        5.2.1 影像比值处理第66-67页
        5.2.2 阈值设置第67-68页
    5.3 耕地变化信息提取第68-72页
    5.4 近10年来云南省耕地变化特征分析第72-75页
        5.4.1 耕地面积时序变化第72-73页
        5.4.2 耕地面积空间变化第73-75页
第6章 基于云平台的云南省耕地数据可视化开发第75-81页
    6.1 平台描述第75-76页
        6.1.1 云平台优势第75页
        6.1.2 开发环境与技术第75-76页
    6.2 需求分析第76-77页
    6.3 基于GEE可视化设计第77-78页
        6.3.1 总体架构第77-78页
        6.3.2 详细设计第78页
    6.4 基于GAE项目部署第78-79页
    6.5 结果展示第79-81页
第7章 结论与展望第81-83页
    7.1 研究结论第81-82页
    7.2 研究展望第82-83页
参考文献第83-87页
附录第87-94页
攻读硕士期间发表的论文和科研成果第94-95页
致谢第95页

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