| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-11页 |
| 第一章绪论 | 第11-20页 |
| 1.1选题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1国内外遥感卫星进展 | 第12-14页 |
| 1.2.2遥感卫星在水体提取方面的进展 | 第14-15页 |
| 1.2.3基于GoogleEarthEngine云平台的遥感数据分析进展 | 第15-16页 |
| 1.3研究内容与技术路线 | 第16-18页 |
| 1.4论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章研究区概况、数据处理及研究方法 | 第20-36页 |
| 2.1研究区概况 | 第20-22页 |
| 2.1.1地理位置 | 第20页 |
| 2.1.2地形地貌与气候特征 | 第20-21页 |
| 2.1.3发展概况 | 第21-22页 |
| 2.2数据获取与预处理 | 第22-26页 |
| 2.2.1GoogleEarthEngine云平台 | 第22页 |
| 2.2.2Sentinel-2影像及预处理 | 第22-23页 |
| 2.2.3Landsat-5和Landsat-8影像及预处理 | 第23-24页 |
| 2.2.4Sentinel-1SAR影像及预处理 | 第24页 |
| 2.2.5DEM数据处理 | 第24-26页 |
| 2.3多光谱影像常见水体提取模型 | 第26-30页 |
| 2.3.1单波段阈值法 | 第26-27页 |
| 2.3.2基于大津法（OTSU）的水体指数提取模型 | 第27-28页 |
| 2.3.3基于分类器的提取模型 | 第28-30页 |
| 2.4基于LBV和K-T变换的水体提取模型 | 第30-36页 |
| 2.4.1LBV变换 | 第30-32页 |
| 2.4.2K-T变换 | 第32-33页 |
| 2.4.3基于LBV和K-T变换的水体提取模型 | 第33-36页 |
| 第三章多源遥感影像水体提取分析 | 第36-44页 |
| 3.1Sentinel-2多光谱影像水体提取分析 | 第36-40页 |
| 3.1.1典型地物光谱特征分析 | 第36-37页 |
| 3.1.2单波段阈值法 | 第37-38页 |
| 3.1.3基于OTSU的水体指数提取模型 | 第38页 |
| 3.1.4基于分类器的提取模型 | 第38页 |
| 3.1.5基于LBV和K-T变换的水体提取模型 | 第38-39页 |
| 3.1.6不同水体提取方法精度对比 | 第39-40页 |
| 3.2Sentinel-1SAR影像水体提取分析 | 第40-44页 |
| 3.2.1SAR影像水体目标特性 | 第40-41页 |
| 3.2.2SAR影像相干斑噪声抑制方法 | 第41-42页 |
| 3.2.3Sentinel-1影像水体提取分析 | 第42-44页 |
| 第四章斯里兰卡地表水体综合分析 | 第44-50页 |
| 4.1斯里兰卡地表水体分布 | 第44-45页 |
| 4.2斯里兰卡地表水体长时间序列时空变化分析 | 第45-50页 |
| 4.2.1基于Landsat-5/8影像和GoogleEarthEngine的水体快速提取模型 | 第45-47页 |
| 4.2.2斯里兰卡地表水体长时间序列时空变化分析 | 第47-50页 |
| 第五章洪水淹没范围快速提取分析 | 第50-56页 |
| 5.1洪水淹没范围快速提取模型 | 第50-51页 |
| 5.2洪水淹没分析 | 第51-52页 |
| 5.3洪水淹没快速提取平台 | 第52-56页 |
| 5.3.1洪水淹没快速提取平台的功能 | 第52-53页 |
| 5.3.2洪水淹没快速提取平台 | 第53-56页 |
| 第六章结论与展望 | 第56-59页 |
| 6.1主要结论 | 第56-57页 |
| 6.2创新点 | 第57页 |
| 6.3不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
