遥感毕业论文题目怎么写

遥感地质勘查技术与应用论文

在日复一日的学习、工作生活中，大家都尝试过写论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。你所见过的论文是什么样的呢？以下是我为大家收集的遥感地质勘查技术与应用论文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

1、概要的技术状态

最近几年，遥感数据原有的分辨率，正不断被提升。采纳遥感手段，可以判别地物固有的几何尺寸、概要形状及固有的细化纹理、地物内部架构。高空间特有的遥感方式，能搜集得来最优的影像数据，以便明晰地物的属性。高光谱架构下的技术，可直接判别地物的轮廓。高光谱特有的遥感手段，对于搜集得来的像元光谱，能重新去建构。依循细分出来的光谱特性，来明辨地物信息、反演多重的参量。分辨率不断升高的情形下，地物特有的光谱识别，占到了凸显位置。选出来的勘测方式，从原初的图像辨析，变更为依凭光谱解析的、整合着图谱分析这样的新颖流程，摆脱掉了单一情形下的图像阅览。时间分辨率特有的提升，细化了遥感范畴的监测粒度。新颖情形下的遥感勘查，侧重地物演化这样的进程探究。

2、辨识构造信息

通常情形下，内生矿特有的空间布设，是地质构架之中的边缘区段，它涵盖偏多的异常部位。大规模特有的矿产、内生矿布设在潜藏着的板块交界，或者块体架构中的边缘等。内生矿特有的布设规律，通常随同地质构造这样的事件，而不断演变。矿床凸显出来的总形态，是条带状。遥感找矿预设的地质标示，通常涵盖在搜集得来的空间信息。提炼得来的这类信息，密切关联着区段以内的成矿状态、线条状这样的影像。信息提炼的部位，包含地段以内的断裂带、潜在态势下的推覆体。酸性情形下的岩层、区域之中的火山盆地，也涵盖着这类信息。若断裂固有的构造，被设定成控矿构造，那么采纳摇撼勘测，能侧重对选出来的这种地段，提炼并归整信息。遥感特有的成图之中，受到多重要素干扰。这种状态之下，线性特性的某轨迹、原本明晰的`纹理等，就会凸显得偏模糊。为此，采纳人机交互、对应着的目视解释，可处理建构好的这类图形。具体而言，可增强固有的图像边缘，变更固有的拉伸灰度，或者变更比值，以便凸显明晰的构造信息。遥感范畴的勘查，还可辨识地表架构中的岩性特性、构造表征出来的地貌特性。对于隐伏态势下的多重岩体，提炼得来可用的信息。例如：褶皱断层关涉的信息等。线性范畴内的信息，依托的提炼方式，是增强固有的边缘。

3、波谱特性找矿

矿区范畴的多重矿藏，受到区域潜藏着的微生物、地段之中的地下水干扰。这种状态下，金属特性的元素、其他特性的矿物等，会造成上覆着的地层，凸显明晰的结构变更。地层关涉的结构变更，附带着土体固有的成分变更。地表聚集着的植被，对于潜藏着的金属元素，带有吸收作用。地表植被以内的叶绿素、对应着的含水量，都会不断变更。植被反射出来的光谱，就会带有明晰的差异。矿区地段内的生物，带有多重的特性，这为预设的遥感找矿，创设了可能性。依凭遥感技术，可以发觉异常信息，判别地段之中的潜藏矿产。这样做，为后续时段的勘查等，提供了明晰的指引。不同类别范畴内的植被、细分出来的多类器官，它们表征出来的金属总量，也会带有差异。为此，在划定好的区段之中，应搜集多样植被，查验它们独有的光谱特性。某些地段特有的金属吸收、对应着的聚集，都是显著的。把统计得来的植被信息，作为预设的特征植被，以便指引勘查。对于集聚态势偏弱的植物，可当成辅助查验的植被。

4、应用范畴的注重事项

遥感技术特有的采纳方式，关涉多层级架构中的专业常识。遥感勘查范畴的技术运用，应侧重去扬长避短。在选出来的勘测区段，慎重辨识设定好的辅助路线。这样做，能凸显最大范畴的遥感运用。在设定出来的区段之中，划定明晰的界限，并圈定地质体。这种可行手段，能够判别筛选出来的方式，是否适宜这一区段的地质查验。若带有可行性，则可布设接续的勘验措施。先要明晰了可行性，才可接着去勘查。勘查之中的侧重点，应被设定成找矿。若能快速判别固有的定位，则能便利接续的查证。初始时段的地表检测，应被设定成侧重步骤。一旦明晰了检测得来的精准方位，则可即刻去钻探。这样的途径，缩减了耗费掉的时间，也提升了原有的勘测实效。若遇到凸显出来的新疑难，则可变更预设的工作部署，以便明晰工程目标。地质勘查细分出来的领域以内，高光谱关涉的查验技术，能辨识多层级的矿产布设。辨识得来的数值，能为各时段的成分查验，提供精准根据。从现状看，高光谱范畴以内的遥感手段，包含短波红外、其他特性的近红外。可被辨识出来的矿藏类别，包含高岭石、深层级的白云母等。依循半定量特有的原则，可以估测得来矿物之中的类质同像，并予以替换。例如：白云母之中的硅元素、潜藏着的铝元素，都可予以替换，还有绿泥石等。

5、结语

遥感特有的新颖技术，在科技协同下，提升了勘查成效。遥感技术带有全程的特性，贯穿着各时段的灾害勘查、地质状态的辨识及监测、地质范畴内的预警、某地段状态的评估。遥感图像特有的分辨率，整合着时空分辨率。波谱精准层级的提升，创设了动态架构下的监测体系、灾害损失关涉的评判体系。未来时段中，遥感地质勘查，会凸显更高层级的实用价值。

【拓展内容】

遥感地质就业方向

培养目标 ：本专业培养具备地质学基本理论、基本知识、基本技能和相关学科基础知识，在地矿、冶金、建材、石油、煤炭、材料、环境、基础工程、旅游开发从事技术开发与技术管理工作以及在行政部门从事管理工作的高级专门人才。

主要课程 ：地质学、结晶矿物学、古生物学、地史学、岩石学、构造地质学、矿床学、地球物理及勘探方法、地球化学、遥感技术等。

就业方向 ：地质学类专业毕业生适宜在地质、地震、冶金、石油、煤炭、建材、化工、水电、城建、核能、海洋科学、材料科学、环境科学和工业建设等有关研究单位、高等院校和生产部门从事基础理论及应用研究、教学和生产实际工作。

地质学专业就业前景分析

本专业培养具备地质学基本理论、基本知识、基本技能和相关学科基础知识，具有较好的科学素养及初步的研究、教学和管理能力，能在科研机构、学校从事地质科学研究或教学工作，在地矿、冶金、建材、石油、煤炭、材料、环境、基础工程、旅游开发从事技术开发与技术管理工作以及在行政部门从事管理工作的高级专门人才。

随着社会生产力的发展，人类活动对地球的影响越来越大，地质环境对人类的制约作用也越来越明显。如何合理有效的利用地球资源、维护人类生存的环境，已成为当今世界所共同关注的问题。因此，地质学研究领域进一步拓展到人地相互作用。就业领域广阔，发展空间大。地质学专业的就业前景非常好。

地质学专业就业方向

地质学类专业毕业生适宜在地质、地震、冶金、石油、煤炭、建材、化工、水电、城建、核能、海洋科学、材料科学、环境科学和工业建设等有关研究单位、高等院校和生产部门从事基础理论及应用研究、教学和生产实际工作。

地质学专业就业前景：

地质学类专业毕业生适宜在地质、地震、冶金、石油、煤炭、建材、化工、水电、城建、核能、海洋科学、材料科学、环境科学和工业建设等有关研究单位、高等院校和生产部门从事基础理论及应用研究、教学和生产实际工作。地质工程专业也为路桥、市政基础建设，国土、矿产资源勘察，环境地质突害防治等方面培养研究、管理和工程技术人才，且就业领域广阔，发展空间大。

洋河流域遥感图像土地利用分类方法研究 【摘要】遥感影像分类方法的确定是LUCC研究中的关键步骤。文章以洋河流域为研究区，分别进行了非监督分类和监督分类。针对监督分类结果中存在的误差，对水域、植被、城镇与工矿用地三种类型地物的提取分别选择了综合阈值法、植被指数法、DEM数据辅助分析法进行了改进，结果表明改进后的提取结果较监督分类直接得到的结果有了很大的改善。【关键词】遥感图像；监督分类；综合阈值法；植被指数法【中图分类号】TP79 【文献标识码】A【文章编号】1671-5969（2007）16-0164-03一、研究区域概况及图像资料（一）研究区域概况洋河流域是张家口经济发展的中心地带，水资源相对丰富。洋河发源于山西省阳高县和内蒙古兴和县，是永定河上游的一大支流，流域面积约14600km2 。在张家口市流域面积为9762km2，流经万全县、怀安县、张家口市区、宣化县、宣化区、下花园区、怀来县等，干流全长106 km，在朱官屯于桑干河汇合后流至官厅水库，是官厅水库的重要水源。洋河流域形状东西向较长，南北向较短，地形总趋势西北高、东南低。流域的东北、北部和西北沿坝头一带海拔高程1200～1500m之间，西部和南部边界海拔高程一般在500～1000m之间。流域内80％以上为丘陵山区，绝大部分为荒山秃岭。流域内大部分为黄色沙壤土，并有部分砂砾土及黄粘土，沿河川地层厚且较肥沃[1]。（二）信息源遥感信息源的选择要综合考虑其光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等因素， 这是利用遥感图像进行土地利用分类的关键问题。美国的Landsat TM 图像是当前应用最为广泛的卫星遥感信息源之一，它可提供7个波段的信息， 空间分辨率为30～120m。TM数据源各波段各有特点，可进行不同地物类型的信息提取。相关资料表明TM遥感数据各波段间的信息相关关系为：TM1与TM2，TM5与TM7高度相关，相关系数达以上，信息冗余大，可以考虑不选取TM1波段。另外由于第6个波段的分辨率为120m，不利于地物信息的提取，所以亦不选取TM6波段。一般来说， 选择图像类型时，应考虑研究区域的大小、研究的目的，以及要达到的精度要求，另外不同时相遥感图像的选择对分类精度也具有很大的影响。为了能把水域、城市与工矿用地、林地、耕地、裸地区分开，以洋河流域1987年9月17日的TM图像为信息源进行研究。本文中所使用的遥感图像处理工具为美国ERDAS公司的ERDAS 软件，它是一个功能完整的、集遥感与地理信息系统于一体的专业软件，具有数据预处理、图像解译、图像分类、矢量功能、虚拟gis等多个功能。二、现有遥感图像土地利用分类的主要方法及其分析遥感图像土地利用分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像元划归到各个子空间中以实现分类[2]。按照是否有已知训练样本的分类数据，将其分为非监督分类和监督分类。它们最大的区别在于监督分类首先给定类别，而非监督分类则由图像数据本身的统计特征来确定。（一）非监督分类非监督分类是在多光谱特征空间中通过数字操作搜索像元光谱属性的自然群组的过程，这种聚类过程生成一副有m个光谱类组成的分类图。然后分析人员根据后验知识将光谱类划分或转换成感兴趣的专题信息类[3]。洋河流域内有很多山地，在图像上会产生大量的阴影，导致了像元灰度值的空间变化，这对分类结果有很大的影响。为此可以通过比值运算来去除阴影的影响，使向阳处和背阴处都毫不例外地只与地物的反射率的比值有关。常用算法：近红外波段（TM4）/红外波段（TM3），这样所得到的效果比较好，从原始图像和比值运算后的图像（图像略）中，可以清楚地看到山体阴面的阴影得到了有效的去除。经过比值运算后， 就可以对图像进行非监督分类。得到的分类结果如图1所示。非监督分类只根据地物的光谱特征进行分类，受人为因素的影响较少，不需要对地面信息有详细的了解，但由于“同物异谱、异物同谱”等现像的存在，其结果一般不如监督分类令人满意。比如官厅水库旁边的大量建筑物被分到水体一类。是因为在TM3波段上，水体和建筑物的灰度值相近， 同样在TM7波段上，裸山和建筑物的灰度值也相近。总之，在TM的6个波段上，无论采用哪个波段进行非监督分类，总有几种地物的光谱值接近，因此单纯依靠计算机自动分类取得很好的效果是非常困难的。

随心所欲的写咯

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