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遙感大數(shù)據(jù)與云計算支持下的自然資源監(jiān)測與應(yīng)用
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遙感大數(shù)據(jù)與云計算支持下的自然資源監(jiān)測與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787030766533
- 條形碼：9787030766533 ; 978-7-03-076653-3
- 裝幀：精裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
遙感大數(shù)據(jù)與云計算支持下的自然資源監(jiān)測與應(yīng)用 內(nèi)容簡介
當前，在全球氣候變化和人類活動加劇的背景下，地球的生態(tài)環(huán)境保護和可持續(xù)發(fā)展面臨著巨大的威脅與挑戰(zhàn)，自然資源治理已成為全球各方關(guān)切的重要議題之一。當前眾多國家已達成共識陸續(xù)開展相應(yīng)措施實現(xiàn)自然資源的可持續(xù)發(fā)展，中國也已出臺系列舉措旨在提升自然資源治理能力和治理效能。圍繞著自然資源監(jiān)測的需求，以及遙感大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)的賦能場景，本書著重闡述了遙感大數(shù)據(jù)以及云計算在自然資源監(jiān)測中的重要作用，通過運用海量遙感影像以及云計算的高速運算能力，實現(xiàn)高時間和空間分辨率的自然資源監(jiān)測。結(jié)合機器學習算法與變化檢測算法，本書針對不同自然資源要素開發(fā)出高效且實用的監(jiān)測方法，運用于識別自然資源的動態(tài)變化，通過案例介紹證明了該方法在自然資源監(jiān)測的可行性，為以后的實際應(yīng)用提供一定的參考。全書系統(tǒng)全面地介紹了自然資源治理的機遇和挑戰(zhàn)以及當前遙感技術(shù)和云計算平臺的發(fā)展歷程，并詳細闡述了城市、農(nóng)村、礦區(qū)在自然資源治理困境中運用遙感大數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)的時序監(jiān)測作用，展現(xiàn)了遙感大數(shù)據(jù)在自然資源治理中的豐富應(yīng)用。
遙感大數(shù)據(jù)與云計算支持下的自然資源監(jiān)測與應(yīng)用 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 全球社會生態(tài)系統(tǒng)的危機 1
1.2 自然資源治理的進展 8
1.3 自然資源監(jiān)測的挑戰(zhàn)與機遇 15
本章參考文獻 21
第2章 自然資源治理的需求與挑戰(zhàn) 24
2.1 自然資源變化特點 24
2.2 自然資源治理現(xiàn)狀與需求 32
2.3 自然資源治理挑戰(zhàn)與趨勢 41
2.4 大數(shù)據(jù)賦能自然資源治理的分析框架 45
本章參考文獻 50
第3章 遙感大數(shù)據(jù) 53
3.1 遙感衛(wèi)星技術(shù)概述 53
3.2 主要的衛(wèi)星計劃與數(shù)據(jù)特點 56
3.3 商業(yè)衛(wèi)星計劃 67
3.4 遙感大數(shù)據(jù)的特點 69
3.5 遙感大數(shù)據(jù)的價值挖掘與應(yīng)用前景 70
本章參考文獻 71
第4章 遙感云計算與發(fā)展 73
4.1 遙感云計算概述 73
4.2 遙感云計算平臺 80
4.3 GEE平臺 90
4.4 遙感云計算分析 97
本章參考文獻 103
第5章 機器學習和深度學習原理與方法 105
5.1 機器學習的發(fā)展和劃分 106
5.2 隨機森林算法 109
5.3 支持向量機 112
5.4 深度學習 113
5.5 遙感領(lǐng)域的應(yīng)用和未來 118
本章參考文獻 119
第6章 變化檢測原理與算法 122
6.1 變化檢測原理 122
6.2 變化檢測算法的發(fā)展和分類 123
6.3 突變檢測算法 126
6.4 漸變檢測算法 135
6.5 算法發(fā)展及展望 137
本章參考文獻 139
第7章 城市擴張與效率評價 142
7.1 城市ISA擴張 142
7.2 城市三維擴張的監(jiān)測 150
7.3 城市建設(shè)用地利用效率 158
本章參考文獻 168
第8章 水稻種植監(jiān)測 172
8.1 背景與需求 172
8.2 技術(shù)與方法 174
8.3 結(jié)果與討論 178
8.4 展望 180
本章參考文獻 181
第9章 耕地“非糧化”監(jiān)測 183
9.1 研究背景 184
9.2 技術(shù)與方法 185
9.3 結(jié)果與討論 189
9.4 小結(jié)與展望 194
本章參考文獻 195
第10章 耕地撂荒監(jiān)測 197
10.1 耕地撂荒的理論基礎(chǔ) 197
10.2 耕地撂荒的提取方法 199
10.3 基于CCDC算法的山區(qū)耕地撂荒監(jiān)測 204
10.4 基于時序NDVI變化的耕地撂荒風險評價與驗證 214
本章參考文獻 227
第11章 高潛水位煤礦區(qū)開采擾動監(jiān)測 232
11.1 背景與需求 232
11.2 技術(shù)與方法 235
11.3 結(jié)果與討論 252
11.4 小結(jié)與展望 267
本章參考文獻 268
第12章 露天煤礦山開采損毀監(jiān)測 272
12.1 背景與需求 272
12.2 技術(shù)與方法 279
12.3 結(jié)果與討論 287
12.4 總結(jié)與展望 294
本章參考文獻 298
第1章 緒論 1
1.1 全球社會生態(tài)系統(tǒng)的危機 1
1.2 自然資源治理的進展 8
1.3 自然資源監(jiān)測的挑戰(zhàn)與機遇 15
本章參考文獻 21
第2章 自然資源治理的需求與挑戰(zhàn) 24
2.1 自然資源變化特點 24
2.2 自然資源治理現(xiàn)狀與需求 32
2.3 自然資源治理挑戰(zhàn)與趨勢 41
2.4 大數(shù)據(jù)賦能自然資源治理的分析框架 45
本章參考文獻 50
第3章 遙感大數(shù)據(jù) 53
3.1 遙感衛(wèi)星技術(shù)概述 53
3.2 主要的衛(wèi)星計劃與數(shù)據(jù)特點 56
3.3 商業(yè)衛(wèi)星計劃 67
3.4 遙感大數(shù)據(jù)的特點 69
3.5 遙感大數(shù)據(jù)的價值挖掘與應(yīng)用前景 70
本章參考文獻 71
第4章 遙感云計算與發(fā)展 73
4.1 遙感云計算概述 73
4.2 遙感云計算平臺 80
4.3 GEE平臺 90
4.4 遙感云計算分析 97
本章參考文獻 103
第5章 機器學習和深度學習原理與方法 105
5.1 機器學習的發(fā)展和劃分 106
5.2 隨機森林算法 109
5.3 支持向量機 112
5.4 深度學習 113
5.5 遙感領(lǐng)域的應(yīng)用和未來 118
本章參考文獻 119
第6章 變化檢測原理與算法 122
6.1 變化檢測原理 122
6.2 變化檢測算法的發(fā)展和分類 123
6.3 突變檢測算法 126
6.4 漸變檢測算法 135
6.5 算法發(fā)展及展望 137
本章參考文獻 139
第7章 城市擴張與效率評價 142
7.1 城市ISA擴張 142
7.2 城市三維擴張的監(jiān)測 150
7.3 城市建設(shè)用地利用效率 158
本章參考文獻 168
第8章 水稻種植監(jiān)測 172
8.1 背景與需求 172
8.2 技術(shù)與方法 174
8.3 結(jié)果與討論 178
8.4 展望 180
本章參考文獻 181
第9章 耕地“非糧化”監(jiān)測 183
9.1 研究背景 184
9.2 技術(shù)與方法 185
9.3 結(jié)果與討論 189
9.4 小結(jié)與展望 194
本章參考文獻 195
第10章 耕地撂荒監(jiān)測 197
10.1 耕地撂荒的理論基礎(chǔ) 197
10.2 耕地撂荒的提取方法 199
10.3 基于CCDC算法的山區(qū)耕地撂荒監(jiān)測 204
10.4 基于時序NDVI變化的耕地撂荒風險評價與驗證 214
本章參考文獻 227
第11章 高潛水位煤礦區(qū)開采擾動監(jiān)測 232
11.1 背景與需求 232
11.2 技術(shù)與方法 235
11.3 結(jié)果與討論 252
11.4 小結(jié)與展望 267
本章參考文獻 268
第12章 露天煤礦山開采損毀監(jiān)測 272
12.1 背景與需求 272
12.2 技術(shù)與方法 279
12.3 結(jié)果與討論 287
12.4 總結(jié)與展望 294
本章參考文獻 298
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