论文整体格式模板如下：1、题目：题目应简洁、明确、有概括性，字数不宜超过20个字（不同院校可能要求不同）。本专科毕业论文一般无需单独的题目页，硕博士毕业论文一般需要单独的题目页，展示院校、指导教师、答辩时间等信息。英文部分一般需要使用Times New Roman字体。2、版权声明：一般而言，硕士与博士研究生毕业论文内均需在正文前附版权声明，独立成页。个别本科毕业论文也有此项。3、摘要：要有高度的概括力，语言精练、明确，中文摘要约100—200字（不同院校可能要求不同）。4、关键词：从论文标题或正文中挑选3～5个（不同院校可能要求不同）最能表达主要内容的词作为关键词。关键词之间需要用分号或逗号分开。5、目录：写出目录，标明页码。正文各一级二级标题（根据实际情况，也可以标注更低级标题）、参考文献、附录、致谢等。6、正文：专科毕业论文正文字数一般应在5000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，硕士论文可能要求在3万字以上（不同院校可能要求不同）。毕业论文正文：包括前言、本论、结论三个部分。①前言（引言）是论文的开头部分，主要说明论文写作的目的、现实意义、对所研究问题的认识，并提出论文的中心论点等。前言要写得简明扼要，篇幅不要太长。②本论是毕业论文的主体，包括研究内容与方法、实验材料、实验结果与分析（讨论）等。在本部分要运用各方面的研究方法和实验结果，分析问题，论证观点，尽量反映出自己的科研能力和学术水平。③结论是毕业论文的收尾部分，是围绕本论所作的结束语。其基本的要点就是总结全文，加深题意。7、致谢：简述自己通过做毕业论文的体会，并应对指导教师和协助完成论文的有关人员表示谢意。8、参考文献：在毕业论文末尾要列出在论文中参考过的所有专著、论文及其他资料，所列参考文献可以按文中参考或引证的先后顺序排列，也可以按照音序排列（正文中则采用相应的哈佛式参考文献标注而不出现序号）。9、注释：在论文写作过程中，有些问题需要在正文之外加以阐述和说明。10、附录：对于一些不宜放在正文中，但有参考价值的内容，可编入附录中。有时也常将个人简介附于文后。
农业与生命科学版 扬州大学学报：中南林业科技大学学报） 竹子研究汇刊 中国森林病虫 林业资源管理 浙江林业科技 林业实用技术 S8 畜牧、动物医学：中国草地学报） 草地学报 动物营养学报 蚕业科学 黑龙江畜牧兽医 草业科学 中国家禽 动物医学进展 中国饲料 畜牧与兽医 饲料工业 中国畜牧杂志 饲料研究 中国畜牧兽医 S9 水产：中国兽医科学） 中国兽医杂志 草业学报 中国草地（改名为：环境昆虫学报） 植物检疫 中国植保导刊 S6 园艺类核心期刊表 园艺学报 果树学报 中国蔬菜 北方园艺 食用菌学报 中国果树 中国食用菌 中国南方果树 S7 林业类核心期刊表 林业科学 林业科学研究 北京林业大学学报 福建林学院学报 东北林业大学学报 南京林业大学学报、蚕、蜂类核心期刊表 畜牧兽医学报 中国兽医学报 中国预防兽医学报 中国兽医科技（改名为 自然科学版 浙江林学院学报 西北林学院学报 世界林业研究 中南林学院学报（改名为、狩猎 自然科学版 浙江大学学报、农作物类核心期刊表 作物学报 中国水稻科学 麦类作物学报 玉米科学 杂交水稻 棉花学报 中国油料作物学报 大豆科学 种子 核农学报 农业生物技术学报 中国棉花 作物杂志 植物遗传资源学报 中国烟草科学 S4 植物保护类核心期刊表 植物病理学报 中国生物防治 植物保护学报 植物保护 农药 农药学学报 昆虫天敌（改名为 农业与生命科学版 湖南农业大学学报 华南农业大学学报 河北农业大学学报 西南农业学报 江西农业大学学报 河南农业大学学报 吉林农业大学学报 安徽农业科学 上海农业学报 中国农业学报 沈阳农业大学学报 西北农业学报 四川农业大学学报 安徽农业大学学报 江苏农业科学 江苏农业学报 云南农业大学学报 山东农业大学学报，S5农学：中国土壤与肥料） 生态环境 中国水土保持 中国生态农业学报 S2 农业工程类核心期刊表 农业工程学报 灌溉排水学报 农业机械学报 节水灌溉 中国农村水利水电 干旱地区农业研究 农机化研究 中国农机化 S 自然科学版 广东农业科学 甘肃农业大学学报 湖北农业科学 新疆农业科学 广西农业生物科学 东北农业大学学报 贵州农业科学 河南农业科学 新疆农业大学学报 S1 农业基础科学类核心期刊表 土壤学报 水土保持学报 土壤 土壤通报 植物营养与肥料学报 水土保持通报 水土保持研究 土壤肥料（改名为 自然科学版 浙江农业学报 内蒙古农业大学学报 自然科学版 华中农业大学学报 中国农业大学学报 福建农林大学学报S 综合性农业科学类核心期刊表 中国农业科学 南京农业大学学报 华北农学报 西北农林科技大学学报
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大概就这样了 参考一下吧 基于landsat-TM影像的专题信息提取 学生姓名：XX 学号：20085080079 院系：城市与环境科学学院 专业：XX 指导教师：XX 职称：助教 摘 要：本文以沈阳地区为研究区，利用光谱信息提取水体、植被，采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法，通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵，计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离，得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。 关键词：遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用 Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use 引言 遥感图像信息专题特征的提取，需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的，难以正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地类型。 提取TM图像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率，提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此，研究地物在影像上的纹理特征，建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法，将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息，灰度即波谱信息，是最基本的信息，纹理反映了灰度的空间变化情况，它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度，需将纹理量化，以定量反映纹理信息，形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。 1 研究区概况 苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一，位于沈阳南部，距沈阳市中心15公里，与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜，雨量适中，年均气温8度，年均降水量700毫米。物产丰富，蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达，盛产水稻、玉米，是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历，选择10月上旬的遥感资料为宜。 2 光谱信息 地物的光谱一般是指像素的亮度值，地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性，在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接，也是最重要的解译元素。 3 纹理特征 纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案，这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。 目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外，它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系，是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明，除了原始影像光谱信息以外，加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理，一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。 所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵，反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵，它能提供多个纹理量，可以从多个侧面描述影像的纹理特征，因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。 4 提取方法 1 数据预处理 本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理，并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图，选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点，采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在3个像元以内， 2 土地利用分类体系的确定 参考国家土地利用分类体系，结合研究区土地资源的实际情况，TM影像波谱特征及其分辨率等，把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类，一级类型5个，分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。 3 遥感信息提取 遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象，如果把多种地物放到一起考虑，由于这些波段的加入，会使信息提取变得非常复杂，这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征，收到较好效果[8，9]。对某一地物进行提取，获得该信息层，与原图像进行逻辑与运算，做掩膜处理，从而将该地物像元从原始图像中去除，以避免它对其他地物提取的影响，从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。 1基于地物光谱模型的遥感影像分类 为获得光谱知识，在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异，如水域的深浅等，每一地类进行了多个样本值的合并，得到地物的综合光谱特征值（如图1）。 图1 地物光谱特征 水体的提取：太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体，入射到水体的光，部分被水体吸收，部分被水中的悬浮物反射，少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射，部分返回水面，折回到空中。因此，遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光，悬浮物反射光，水底反射光和天空反射光（如图2）。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同，从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异，为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内，水体的反射率总体比较低，不超过10%,一般为4%～5%,并随着波长的增大逐渐降低，到6μm处约2%～3%，过了75μm，水体几乎成为全吸收体。因此，在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。 图2 传感器接收到的光谱 植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点（如图3），在可见光的55μm附近有一个反射率为10%～20%的小反射峰。在45μm和65μm附近有两个明显的吸收谷。在7～8μm是一个陡坡，反射率急剧增高。在近红外波段8～3μm之间形成一个高的，反射率可达40%或更大的反射峰。在45μm、95μm和6～7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素，细胞构造，含水量等的影响。因此，在对TM影像上的植被进行提取时，要考虑以上因素。 图3 健康植被的光谱特征 2基于纹理信息的分类 在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度，因此需要根据纹理特征进行提取。 本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜，再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理，提高对图像的解译和分析能力，在对图像进行纹理分析之前，利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。 为了进行纹理分类，首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本，统计各种类纹理特征，再找出最大差异的纹理量，作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。 图4 纹理样本图 本文所有的纹理分析均在M0上进行，主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析，输出纹理分析的结果，以便通过使用结果，以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到，3种地类在ASM纹理特征量上差异最大，COR上次之，因此取用ASM、COR特征值，对3种地物加以提取。 图5 3种纹理特征曲线 旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异，因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。 居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法，对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上，有着较大的差异，但仔细观察可以发现，在去除了旱田的干扰后，水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取（见表1）。从表2中可以看出，这种方法并不适合本文的研究区，但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现，在只存有水田和居民地的图像上，两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。 表1 5种地物的NDVI指数 指标 水体 水田 旱地 居民地 植被 NDVI 0．24271 0．218619 0．380397 0．231489 0．166337 5 精度评价 衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix)，为了评价分类试验精度，本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价，通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价，建立混淆矩阵，计算其Kappa系数(见表2)，在ERDAS监督分类中总正确率为4 %(见表3)，两者相比较可以看出，基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。 表2 光谱纹理信息分类精度% 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 82 4 2 1 1 92 2 7 99 2 1 1 109 8 5 3 113 1 1 123 8 1 0 0 35 1 37 6 1 1 1 1 36 39 3 总正确率=5% Kappa系数=87 表3 EARDS监督分类精度 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 3123 240 107 24 63 3577 88 39 7481 569 176 6 1363 78 81 112 1477 99 32 8723 86 5 1 39 202 1067 4 1801 82 7 0 2 3 379 379 97 总正确率=4 % 6 结语 （1）试验表明，对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰，为后续信息提取创造了纯净的环境；同时还可以有效地减少了漏分和误分，提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取，获得较为满意的效果。 （2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法，能够更有效地提取出土地利用类型信息，精度有了一定提高。 （3）本文在进行纹理分析时，仅使用了单波段的影象数据，对于多波段影象数据未能充分利用； TM全色波段纹理清晰，如能加以利用，会对分类精度的提高有一定的帮助。 参考文献 [1] 梅安新，彭望琭，秦其明遥感导论[M]北京，高等教育出版社, [2] 吴高洪,章毓晋,林行刚等利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J]中国图像图形学报,2001,6(4):333- [3] 张禾基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J]江汉石油职工大学学报,2007,(4):93-96 [4] 黄桂兰,郑肇葆,杨敏一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J]测绘通报,1996,(3):28- [5] 周廷刚,郭达志,盛业华灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J]西安科技学院学报,2000,2(4):336- [6] 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J]武汉大学学报,2004,29(4):292- [7] 武文波，陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007，43(4) [8] 李四海,恽才兴土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J]遥感技术与应用,1999,(4): [9] 柴芸甘肃省沙化土地监测研究[J]甘肃农业大学学报,2003,38(3):296～ [10] Treitz P,Howarth PIntegrating spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem classification[J]Photogrammetric Engineering Remote Sensing,2000,66(3):305- [11] 查勇,倪绍祥,杨山一种利用图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]遥感学报,2003,(1):38- 标题 XXXXXXXXXXXXXX（宋体三号字加黑，居中） 学生姓名：XX 学号：XXX(五号宋体字不加黑，居中) XXXX院（系） XX专业(五号宋体字不加黑，居中) 指导教师：XXX 职称：XXX(五号宋体字不加黑，居中) （空两格）摘 要(黑体小四)：具体内容(楷体小四号字不加黑) （空两格）关键词(黑体小四)： **；**；** (楷体小四号字不加黑) (空一行) Abstract(Times New Roman小四加黑)： 具体内容(Times New Roman小四不加黑) Key Words(Times New Roman小四加黑)：**；**；** (Times New Roman小四不加黑) 前言(宋体小三号加黑) 一、政府信息公开制度概述（一级标题宋体四号字加黑） (一)政府信息公开的内涵（二级标题仿宋体小四号字加黑） 1．政府信息公开（三级标题宋体小四号字） 正文内容（宋体小四号不加黑）、图表说明（宋体小五号字不加黑）
一般由7部分组成，依次为：（1）封面，（2）中文摘要和关键词，（3）英文摘要和关键词，（4）目录，（5）正文，（6）参考文献，（7）发表论文和参加科研情况说明。各部分具体要求如下：（1）封面（采用学校统一规定的封面）（2）中文摘要和关键词中文摘要应将学位论文的内容要点简短明了地表达出来，约300~500字左右（限一页），字体为宋体小四号。内容应包括工作目的、研究方法、成果和结论。要突出本论文的创新点，语言力求精炼。为了便于文献检索，应在本页下方另起一行注明论文的关键词（3-5个）。（3）英文摘要和关键词 内容应与中文摘要相同。字体为Times New Roman小四号。（4）目录 标题应简明扼要并标明页号。（5）正文 毕业论文一般要求不少于8000字，内容一般包括：国内外研究现状、理论分析与讨论、研究成果、结论及展望。（6）参考文献只列出作者直接阅读过、在正文中被引用过的文献资料。参考文献一律放在论文结束后，不得放在各章之后。（7）发表论文和参加科研情况说明指在学期间发表论文和参加科研情况。
什么专业啊，学校不同，格式也不一样啊总的来说就是题目，中英文摘要，目录，正文（包括引文和研究内容和结余），致谢，参考文献。太具体的格式只能跟你的指导老师要了。
淮 阴 工 学 院毕业设计（论文）报告题目 级 专业学 生 姓 名 指 导 教 师 起 讫 日 期 设 计 地 点 年 月 日（空2行） 目 次 （4号黑体，居中）1 引言（或绪论）（作为正文第1章，小4号宋体，行距18磅，下同）………… 12 ×××××× （正文第2章）…………………………………………………… Y1 ×××××× （正文第2章第1条） ………………………………………… Y2 ×××××× （正文第2章第2条） ………………………………………… YX ×××××× （正文第2章第X条） ………………………………………… Y3 ×××××（正文第3章） ……………………………………………… Y………………………………………（略）X ×××××（正文第X章）……………………………………………………… Y结论 …………………………………………………………………………………… Y致谢 …………………………………………………………………………………… Y参考文献………………………………………………………………………………Y附录A ××××（必要时） ………………………………………………………… Y附录B ××××（必要时） ………………………………………………………… Y图1 ×××××（必要时）………………………………………………………… Y图2 ×××××（必要时）………………………………………………………… Y表1 ×××××（必要时）………………………………………………………… Y表2 ×××××（必要时）………………………………………………………… Y注： 目录中的内容一般列出“章”、“条”二级标题即可；2．X、Y表示具体的阿拉伯数字；3．页眉中的页码用罗马数字（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ……）表示。1 引言（或绪论）（可作为正文第1章标题，用小3号黑体，加粗，并留出上下间距为：段前5行，段后5行）×××××××××（小4号宋体，5倍行距）×××××××××××××××××××××………1．1 ××××××（作为正文2级标题，用4号黑体，加粗）×××××××××（小4号宋体）××××××…………1 ××××（作为正文3级标题，用小4号黑体，不加粗）×××××××××（小4号宋体）×××××××××××××××××××××××××××………2 ×××××××（作为正文第2章标题，用小3号黑体，加粗，并留出上下间距为：段前5行，段后5行）×××××××××（小4号宋体）×××××××××××××××××××××××××××××××××××………注：1．正文中表格与插图的字体一律用5号宋体；2．正文各页的格式请以此页为标准复制，页眉中的页码用阿拉伯数字表示（本文档的页码已设置成自动格式）；3．为保证打印效果，学生在打印前，请将全文字体的颜色统一设置成黑色。 （空2行） 结 论（小3号黑体，居中）×××××××××（小4号宋体，5倍行距）×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××…………（空2行） 致 谢（小3号黑体，居中）×××××××××（小4号宋体，5倍行距）×××××××××××××××××××××…………（空2行） 参 考 文 献（小3号黑体，居中）1 ×××××××（小4号宋体，行距18磅）×××××2 ××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××3 ××××××××××××××××××××××…………例如：〔1〕刘谋佶，吕志咏，丘成昊，等边条翼与旋涡分离流[M)。北京：北京航空学院出版社，1988．24—27．〔2〕傅惠民．二项分布参数整体推断方法[J]．航空学报，2000，21(2)：155～158．〔3〕朱刚．新型流体有限元法及叶轮机械正反混合问题[D]．北京：清华大学，1996．〔4〕辛希孟．信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[C]．北京:中国社会科学出版社，1994．〔5〕陈永康，李素循，李玉林．高超声速流绕双椭球的实验研究IA]．见:北京空气动力研究所编．第九届高超声速气动力会议论文集[C]．北京:北京空气动力研究所，1997：9—14．〔6〕孔祥福．FD-09风洞带地面板条件下的流场校测报告[R]．北京空气动力研究所技术报告B67-270，北京：北京空气动力研究所，1989．〔7〕黎志华，黎志军．反馈声抵消器[P]．中国专利：ZL85100748，1986—09—24．…………毕 业 论 文 中 文 摘 要（空1行） 摘要： ××××××××××××××××（小4号宋体，5倍行距）×××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××。（要求200~300字）（空2行）关键词 ××× ××× ××× ×××（小4号宋体）（小4号黑体）毕业设计说明书（论文）外文摘要Title ××××××××（4号宋体） Abstract×××××××××（小4号宋体，5倍行距，第一个字应顶格写）××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××（空2行）Keywords ××× ××× ××× ×××（小4号宋体）（小4号黑体）
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垃圾学报不是本校的学生就别发吧，不怎么样。
外网可能不能够查询
大概就这样了 参考一下吧 基于landsat-TM影像的专题信息提取 学生姓名：XX 学号：20085080079 院系：城市与环境科学学院 专业：XX 指导教师：XX 职称：助教 摘 要：本文以沈阳地区为研究区，利用光谱信息提取水体、植被，采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法，通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵，计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离，得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。 关键词：遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用 Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use 引言 遥感图像信息专题特征的提取，需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的，难以正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地类型。 提取TM图像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率，提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此，研究地物在影像上的纹理特征，建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法，将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息，灰度即波谱信息，是最基本的信息，纹理反映了灰度的空间变化情况，它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度，需将纹理量化，以定量反映纹理信息，形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。 1 研究区概况 苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一，位于沈阳南部，距沈阳市中心15公里，与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜，雨量适中，年均气温8度，年均降水量700毫米。物产丰富，蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达，盛产水稻、玉米，是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历，选择10月上旬的遥感资料为宜。 2 光谱信息 地物的光谱一般是指像素的亮度值，地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性，在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接，也是最重要的解译元素。 3 纹理特征 纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案，这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。 目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外，它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系，是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明，除了原始影像光谱信息以外，加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理，一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。 所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵，反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵，它能提供多个纹理量，可以从多个侧面描述影像的纹理特征，因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。 4 提取方法 1 数据预处理 本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理，并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图，选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点，采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在3个像元以内， 2 土地利用分类体系的确定 参考国家土地利用分类体系，结合研究区土地资源的实际情况，TM影像波谱特征及其分辨率等，把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类，一级类型5个，分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。 3 遥感信息提取 遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象，如果把多种地物放到一起考虑，由于这些波段的加入，会使信息提取变得非常复杂，这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征，收到较好效果[8，9]。对某一地物进行提取，获得该信息层，与原图像进行逻辑与运算，做掩膜处理，从而将该地物像元从原始图像中去除，以避免它对其他地物提取的影响，从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。 1基于地物光谱模型的遥感影像分类 为获得光谱知识，在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异，如水域的深浅等，每一地类进行了多个样本值的合并，得到地物的综合光谱特征值（如图1）。 图1 地物光谱特征 水体的提取：太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体，入射到水体的光，部分被水体吸收，部分被水中的悬浮物反射，少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射，部分返回水面，折回到空中。因此，遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光，悬浮物反射光，水底反射光和天空反射光（如图2）。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同，从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异，为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内，水体的反射率总体比较低，不超过10%,一般为4%～5%,并随着波长的增大逐渐降低，到6μm处约2%～3%，过了75μm，水体几乎成为全吸收体。因此，在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。 图2 传感器接收到的光谱 植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点（如图3），在可见光的55μm附近有一个反射率为10%～20%的小反射峰。在45μm和65μm附近有两个明显的吸收谷。在7～8μm是一个陡坡，反射率急剧增高。在近红外波段8～3μm之间形成一个高的，反射率可达40%或更大的反射峰。在45μm、95μm和6～7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素，细胞构造，含水量等的影响。因此，在对TM影像上的植被进行提取时，要考虑以上因素。 图3 健康植被的光谱特征 2基于纹理信息的分类 在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度，因此需要根据纹理特征进行提取。 本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜，再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理，提高对图像的解译和分析能力，在对图像进行纹理分析之前，利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。 为了进行纹理分类，首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本，统计各种类纹理特征，再找出最大差异的纹理量，作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。 图4 纹理样本图 本文所有的纹理分析均在M0上进行，主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析，输出纹理分析的结果，以便通过使用结果，以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到，3种地类在ASM纹理特征量上差异最大，COR上次之，因此取用ASM、COR特征值，对3种地物加以提取。 图5 3种纹理特征曲线 旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异，因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。 居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法，对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上，有着较大的差异，但仔细观察可以发现，在去除了旱田的干扰后，水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取（见表1）。从表2中可以看出，这种方法并不适合本文的研究区，但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现，在只存有水田和居民地的图像上，两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。 表1 5种地物的NDVI指数 指标 水体 水田 旱地 居民地 植被 NDVI 0．24271 0．218619 0．380397 0．231489 0．166337 5 精度评价 衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix)，为了评价分类试验精度，本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价，通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价，建立混淆矩阵，计算其Kappa系数(见表2)，在ERDAS监督分类中总正确率为4 %(见表3)，两者相比较可以看出，基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。 表2 光谱纹理信息分类精度% 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 82 4 2 1 1 92 2 7 99 2 1 1 109 8 5 3 113 1 1 123 8 1 0 0 35 1 37 6 1 1 1 1 36 39 3 总正确率=5% Kappa系数=87 表3 EARDS监督分类精度 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 3123 240 107 24 63 3577 88 39 7481 569 176 6 1363 78 81 112 1477 99 32 8723 86 5 1 39 202 1067 4 1801 82 7 0 2 3 379 379 97 总正确率=4 % 6 结语 （1）试验表明，对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰，为后续信息提取创造了纯净的环境；同时还可以有效地减少了漏分和误分，提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取，获得较为满意的效果。 （2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法，能够更有效地提取出土地利用类型信息，精度有了一定提高。 （3）本文在进行纹理分析时，仅使用了单波段的影象数据，对于多波段影象数据未能充分利用； TM全色波段纹理清晰，如能加以利用，会对分类精度的提高有一定的帮助。 参考文献 [1] 梅安新，彭望琭，秦其明遥感导论[M]北京，高等教育出版社, [2] 吴高洪,章毓晋,林行刚等利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J]中国图像图形学报,2001,6(4):333- [3] 张禾基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J]江汉石油职工大学学报,2007,(4):93-96 [4] 黄桂兰,郑肇葆,杨敏一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J]测绘通报,1996,(3):28- [5] 周廷刚,郭达志,盛业华灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J]西安科技学院学报,2000,2(4):336- [6] 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J]武汉大学学报,2004,29(4):292- [7] 武文波，陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007，43(4) [8] 李四海,恽才兴土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J]遥感技术与应用,1999,(4): [9] 柴芸甘肃省沙化土地监测研究[J]甘肃农业大学学报,2003,38(3):296～ [10] Treitz P,Howarth PIntegrating spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem 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