夜晚灯光遥感数据反演建设区范围及精度评价开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速推进，建设用地扩张已成为全球普遍现象。

准确掌握建设区范围及其动态变化，对于城市规划、资源管理、环境监测以及可持续发展研究至关重要。

传统的建设区提取方法主要依赖于人工实地调查或利用高分辨率遥感影像进行解译，存在成本高、效率低、时效性差等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

夜晚灯光遥感数据反演建设区范围是一个新兴的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在利用夜晚灯光数据提取建设区方面做了大量的研究，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.数据获取与预处理:获取研究区域的多时相夜晚灯光遥感数据，并对数据进行预处理，包括辐射校正、几何纠正、去噪处理等，以消除数据误差和噪声的影响。

2.夜晚灯光数据与建设区空间关系分析:分析夜晚灯光数据的空间分布特征，探究其与建设区类型、密度、发展阶段等要素之间的关系，为后续建设区提取提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的研究方法。

1.文献综述:查阅国内外相关文献，了解夜晚灯光遥感数据反演建设区范围的研究现状、主要方法和存在的问题，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据获取与预处理:获取研究区域的多源遥感数据，包括多时相夜晚灯光遥感数据、高分辨率遥感影像、地形数据等，并对数据进行预处理，包括辐射校正、几何纠正、去噪处理、图像融合等，以消除数据误差和噪声的影响，提高数据质量。

5. 研究的创新点

1.基于多源数据的夜晚灯光数据校正:针对夜晚灯光数据存在饱和度和一致性问题，本研究将探索利用多源数据，例如气象数据、社会经济数据等，对夜晚灯光数据进行校正，以提高数据的精度和可靠性。

2.改进的基于机器学习的建设区提取方法:针对传统建设区提取方法存在精度不高、效率低等问题，本研究将改进基于机器学习的建设区提取方法，例如随机森林、支持向量机等，并结合夜晚灯光数据和其他辅助数据，以提高建设区提取的精度和效率。

3.面向不同应用场景的精度评价体系:针对不同应用场景对建设区提取精度要求不同，本研究将建立面向不同应用场景的精度评价体系，以更好地评估不同方法的适用性和可靠性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘欣,王桥,李晓静,等.基于多源遥感数据的城市不透水面信息提取方法研究进展[j].遥感技术与应用,2018,33(05):825-838.

2. 郭浩,李景刚,蒙吉军,等.基于npp-viirs数据的城市建成区提取方法研究——以长春市为例[j].地理科学,2016,36(12):1867-1874.

3. 吴健生,刘宇,潘竟虎.基于npp/viirs数据的夜间灯光遥感影像合成方法研究[j].测绘科学,2018,43(03):75-81 104.