基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究的任务书.docx
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基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究的任务书.docx
基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究的任务书任务书研究题目:基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究研究背景:随着全球气候变暖,冰川退缩的速率越来越快。而冰川的退缩不仅对环境造成了影响,也会导致重大的社会和经济影响,如水资源的影响、海平面上升等。因此,了解和监测冰川变化对于预测未来气候变化和冰川灾害等问题至关重要。冰川边界是冰川研究中非常重要的指标之一,在区分冰川和非冰川地区、计算冰川面积和体积、分析冰川变化等方面具有重要作用。传统的冰川边界提取方法如基于阈值的方法、边缘检测方法等存在着很多局
基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究的开题报告.docx
基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究的开题报告一、研究背景气候变化引起的全球变暖已经对地球产生了极大的影响,其中冰川融化是气候变化的一个重要表现。冰川是全球水资源的重要组成部分,冰川融化对自然生态和社会经济都会带来深远的影响。因此,掌握冰川边界的变化信息,对于研究全球气候变化,预测未来的气候变化趋势具有重要意义。遥感技术由于其特有的高分辨率、广覆盖性、实时性等优势,因此能够对大面积的地理和环境信息进行快速、准确地掌握与分析。冰川边界是冰川及其变化的关键要素之一,因此基于遥感技术进行冰川边界的提取成
基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究的任务书.docx
基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究的任务书任务书一、研究背景与意义滑坡是地质灾害中较为常见的一种,特别是在高山区、山区、丘陵地带或经历了大规模人工开发的地区,滑坡发生频率较高。滑坡不仅对人类造成极大威胁,同时也对环境造成了不小的危害。因此,了解滑坡的发生机理和规律、预测滑坡的发生和发展趋势,对于进行防灾减灾工作、保护生态环境等具有重要意义。目前,遥感技术已经成为滑坡研究和监测的重要手段之一。通过遥感影像可以获取到大量的地理信息数据,其中包括高度、坡度、坡向等信息,这些数据可以帮助我们更加准确地识别潜在
基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究的中期报告.docx
基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究的中期报告一、研究背景及意义滑坡是一种地质灾害形式,是地表岩土体由于受到重力、水文等因素作用而发生的坡体破坏现象。随着城市化建设的快速推进,滑坡灾害的风险也逐渐增大,如何及时准确地监测和预测滑坡成为了一个重要问题。遥感技术具有非接触、快速、全方位、连续性、高精度等特点,已被广泛应用于滑坡监测和预测中。滑坡边界的准确提取是遥感监测中的核心问题,因此,开展基于遥感影像滑坡边界自动提取方法的研究具有重要的实际应用价值。二、研究现状及存在问题遥感影像滑坡边界的自动提取方法主要
基于深度学习的光学遥感影像地物要素提取方法研究的任务书.docx
基于深度学习的光学遥感影像地物要素提取方法研究的任务书任务书:基于深度学习的光学遥感影像地物要素提取方法研究一、任务背景随着卫星遥感技术的不断发展和应用,光学遥感影像在资源观测、环境监测、城市规划等领域中得到广泛应用。而地物要素提取是光学遥感影像处理的重要任务之一。传统的地物要素提取方法主要采用像元分类、目标分割等技术,但由于遥感影像复杂多变的特点,导致传统方法在处理大规模、高分辨率的遥感影像时效率低下、精度不高。而深度学习作为一种可以从大规模数据中学习特征的算法,能够有效解决传统方法的缺点,在图像分类、