遥感方向毕业论文题目

你好，具体的论文要求与我具体的说是

遥感应用很广，大家平常接触到的如气象卫星（遥感测量进行气象预报）、资源卫星（遥感测量获取地球资源信息）、测绘卫星、海洋卫星等均属遥感技术应用，你可以结合所学的专业选择一个方向写，参考资料网上搜一下很多的。

我给些选题，你自己看下，1.多功能语音小车 2.智能小车 3.防噪音耳机 4.儿童益智产品—算术遥控赛车 5.智能后车雷达 6.多充电方式手电筒 7.简易数字存储示波器 8.神州六号模拟系统 9.家庭智能控制与报警系统 控制终端 11.多功能逆变器 12.超声波测距系统测距机应用——迎宾系统 13.智能壁障机器人 14.客车超载控制系统 15.智能温控风扇 16.新世纪车载必备系统 17.远程智能电话门铃的设计 水温测量控制系统 19.模拟锅炉加热控制系统 20.智能防盗报警电话 21.三指机器手 22.多功能数字钟 23.智能语音显示娃娃 24.人行横道交通灯 25.暖气控制系统 26.基于单片机的家庭绿色管家 27.超声波测距 28.具有语音播报功能的水温控制系统

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。