摘 要
随着全球环境变化和城市化进程的加速，土地利用动态监测已成为自然资源管理与可持续发展的重要研究领域。本研究以遥感影像处理为核心技术手段，旨在通过多源遥感数据融合与分析，实现对土地利用变化的高精度、高效监测。研究基于时间序列遥感影像，结合机器学习算法与地理信息系统（GIS）技术，提出了一种集成特征提取与分类优化的新型遥感影像处理方法。该方法通过引入深度学习模型改进传统分类算法的局限性，并利用多时相影像数据构建了土地利用变化检测模型。实验结果表明，所提出的方法在复杂地表条件下具有较高的分类精度和鲁棒性，能够有效识别微小的土地利用变化。此外，研究还开发了一套适用于大规模区域的自动化监测系统，显著提升了数据处理效率和监测范围。
关键词
土地利用变化；遥感影像处理；深度学习
目 录
引言 1
1 遥感影像处理基础研究 1
1.1 遥感影像获取技术分析 1
1.2 影像预处理方法探讨 2
1.3 数据校正与质量评估 2
1.4 特征提取关键技术 3
2 土地利用分类方法研究 3
2.1 分类算法原理概述 3
2.2 基于机器学习的分类应用 4
2.3 深度学习在分类中的优势 4
2.4 分类精度评价体系构建 5
2.5 不同方法对比分析 5
3 动态监测技术体系研究 6
3.1 时间序列数据分析方法 6
3.2 变化检测技术研究 6
3.3 监测指标体系设计 7
3.4 空间模式识别技术应用 7
3.5 动态监测流程优化 7
4 实际应用与案例分析 8
4.1 区域土地利用现状分析 8
4.2 动态变化趋势研究 8
4.3 监测结果验证与评估 9
4.4 技术应用局限性探讨 9
4.5 改进方向与未来展望 9
结论 11
参考文献 12
致 谢 13
随着全球环境变化和城市化进程的加速，土地利用动态监测已成为自然资源管理与可持续发展的重要研究领域。本研究以遥感影像处理为核心技术手段，旨在通过多源遥感数据融合与分析，实现对土地利用变化的高精度、高效监测。研究基于时间序列遥感影像，结合机器学习算法与地理信息系统（GIS）技术，提出了一种集成特征提取与分类优化的新型遥感影像处理方法。该方法通过引入深度学习模型改进传统分类算法的局限性，并利用多时相影像数据构建了土地利用变化检测模型。实验结果表明，所提出的方法在复杂地表条件下具有较高的分类精度和鲁棒性，能够有效识别微小的土地利用变化。此外，研究还开发了一套适用于大规模区域的自动化监测系统，显著提升了数据处理效率和监测范围。
关键词
土地利用变化；遥感影像处理；深度学习
目 录
引言 1
1 遥感影像处理基础研究 1
1.1 遥感影像获取技术分析 1
1.2 影像预处理方法探讨 2
1.3 数据校正与质量评估 2
1.4 特征提取关键技术 3
2 土地利用分类方法研究 3
2.1 分类算法原理概述 3
2.2 基于机器学习的分类应用 4
2.3 深度学习在分类中的优势 4
2.4 分类精度评价体系构建 5
2.5 不同方法对比分析 5
3 动态监测技术体系研究 6
3.1 时间序列数据分析方法 6
3.2 变化检测技术研究 6
3.3 监测指标体系设计 7
3.4 空间模式识别技术应用 7
3.5 动态监测流程优化 7
4 实际应用与案例分析 8
4.1 区域土地利用现状分析 8
4.2 动态变化趋势研究 8
4.3 监测结果验证与评估 9
4.4 技术应用局限性探讨 9
4.5 改进方向与未来展望 9
结论 11
参考文献 12
致 谢 13
