離子吸附型稀土作為極為重要的戰(zhàn)略資源,被廣泛應(yīng)用于國(guó)民生活的各個(gè)方面,擁有極其重要的價(jià)值。由于開采工藝自身的局限性,稀土開采為當(dāng)?shù)貛?lái)經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí),也產(chǎn)生了嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題,如土地挖損、土地壓占、土壤沙化等。遙感技術(shù)由于能實(shí)時(shí)、大范圍的監(jiān)測(cè)地表環(huán)境的變化,被廣泛應(yīng)用于地表環(huán)境變化監(jiān)測(cè)。本文以定南縣和尋烏縣為研究區(qū)域,Landsat TM、Landsat OLI、HJ-1B CCD等多源影像為數(shù)據(jù)源,利用回歸分析法構(gòu)建Landsat TM/OLI與HJ-1B CCD遙感影像的NDVI之間的定量關(guān)系,并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的多源時(shí)序NDVI影像,以期通過時(shí)序NDVI的變化研究稀土開采的時(shí)空分布及稀土礦區(qū)的土地毀損與恢復(fù)過程,為稀土礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境治理提供理論依據(jù),從而更好地實(shí)現(xiàn)稀土開采的綠色、可持續(xù)發(fā)展。研究成果如下:1)基于回歸分析法構(gòu)建Landsat TM/OLI與HJ-1B CCD遙感影像的NDVI之間的轉(zhuǎn)換方程,并采用均方根誤差的方法對(duì)轉(zhuǎn)換方程的精度進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果表明所構(gòu)建的轉(zhuǎn)換方程具有較高的精度,可以實(shí)現(xiàn)Landsat TM/OLI與HJ-1B CCD數(shù)據(jù)的NDVI之間的... 

【文章來(lái)源】：江西理工大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)流程圖

圖 2.1 研究區(qū)地理位置圖2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源本次研究所包含的數(shù)據(jù)類型主要包括遙感數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，其中遙感數(shù)據(jù)包括 Landsat TM、Landsat OLI 和 HJ-1B CCD 數(shù)據(jù)等中分辨遙感影像和 Google Earth高 分 影 像 ， Landsat TM 和 Landsat OLI 數(shù) 據(jù) 來(lái) 源 于 地 理 空 間 數(shù) 據(jù) 云（ http://www.gscloud.cn ）， HJ-1B CCD 數(shù) 據(jù) 來(lái) 源 于 中 國(guó) 資 源 衛(wèi) 星 中 心（http://www.cresda.com）；DEM 數(shù)據(jù)選擇 ASTER GDEM V2 數(shù)據(jù)，由日本 METI 和美國(guó) NASA 兩個(gè)機(jī)構(gòu)在 ASTER GDEM V1 數(shù)據(jù)進(jìn)行修正而來(lái)，來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)（http://www.gscloud.cn），其空間分辨率為 30 m。表 2.1 為本次研究所采用數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息。DEM 數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)、Google Earth 高分影像的坐標(biāo)系為 WGS_84，LandsatTM/OLI 與 HJ-1B CCD 的投影坐標(biāo)系為 UTM_Zone 50 N。

第二章 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源12圖 2.1 研究區(qū)地理位置圖2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理2.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源本次研究所包含的數(shù)據(jù)類型主要包括遙感數(shù)據(jù)、DEM 數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)，其中遙感數(shù)據(jù)包括 Landsat TM、Landsat OLI 和 HJ-1B CCD 數(shù)據(jù)等中分辨遙感影像和 Google Earth高 分 影 像 ， Landsat TM 和 Landsat OLI 數(shù) 據(jù) 來(lái) 源 于 地 理 空 間 數(shù) 據(jù) 云（ http://www.gscloud.cn ）， HJ-1B CCD 數(shù) 據(jù) 來(lái) 源 于 中 國(guó) 資 源 衛(wèi) 星 中 心（http://www.cresda.com）；DEM 數(shù)據(jù)選擇 ASTER GDEM V2 數(shù)據(jù)，由日本 METI 和美國(guó) NASA 兩個(gè)機(jī)構(gòu)在 ASTER GDEM V1 數(shù)據(jù)進(jìn)行修正而來(lái)，來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)（http://www.gscloud.cn），其空間分辨率為 30 m。表 2.1 為本次研究所采用數(shù)據(jù)的詳細(xì)信息。DEM 數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)、Google Earth 高分影像的坐標(biāo)系為 WGS_84，LandsatTM/OLI 與 HJ-1B CCD 的投影坐標(biāo)系為 UTM_Zone 50 N。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多源時(shí)序NDVI的稀土礦區(qū)土地毀損與恢復(fù)過程分析[J]. 李恒凱,雷軍,吳嬌.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]融合遙感影像光譜和紋理特征的礦區(qū)林地信息變化監(jiān)測(cè)[J]. 張嵩,馬保東,陳玉騰,吳立新.  地理與地理信息科學(xué). 2017(06)
[3]高潛水位采煤沉陷區(qū)土地?fù)p毀程度評(píng)價(jià)[J]. 程琳琳,趙云肖,陳良.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2017(21)
[4]采煤沉陷區(qū)恢復(fù)治理狀況遙感調(diào)查[J]. 王海慶,楊金中,陳玲,汪潔,周英杰,姚維嶺.  國(guó)土資源遙感. 2017(03)
[5]基于開花期衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的大田小麥估產(chǎn)方法比較[J]. 譚昌偉,杜穎,童璐,周健,羅明,顏偉偉,陳菲.  中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2017(16)
[6]黃土區(qū)露天煤礦不同復(fù)墾模式對(duì)土壤水穩(wěn)性團(tuán)聚體穩(wěn)定性的影響[J]. 王楊揚(yáng),趙中秋,原野,陳路明,郭安寧.  農(nóng)業(yè)環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(05)
[7]基于生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的采煤礦區(qū)土地?fù)p毀與復(fù)墾過程分析[J]. 孫琦,白中科,曹銀貴.  中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2017(06)
[8]基于NDVI時(shí)間序列軌跡的草原露天礦區(qū)植被時(shí)空動(dòng)態(tài)特征[J]. 賈鐸,王藏姣,牟守國(guó),趙華.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào). 2017(06)
[9]基于多種回歸分析方法的西北干旱區(qū)植被NPP遙感反演研究[J]. 焦偉,陳亞寧,李稚,李玉朋,黃曉然,李海霞.  資源科學(xué). 2017(03)
[10]基于時(shí)間分割算法的半干旱礦區(qū)植被動(dòng)態(tài)特征分析[J]. 王藏姣,賈鐸,雷少剛,牟守國(guó).  煤炭學(xué)報(bào). 2017(02)

碩士論文
[1]神府礦區(qū)土地復(fù)墾評(píng)價(jià)及模式研究[D]. 劉慧.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
[2]土地利用規(guī)劃環(huán)境影響評(píng)價(jià)問題研究[D]. 張小虎.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3317610