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內容簡介： 《遥感大数据与云计算支持下的自然资源监测与应用》围绕着自然资源的遥感大数据监测方法展开，着重阐述了遥感大数据以及云计算在自然资源监测中的重要作用，通过运用海量遥感影像以及云计算的高速运算能力，结合机器学习与变化检测等算法，实现高时间分辨率和高空间分辨率的自然资源监测。《遥感大数据与云计算支持下的自然资源监测与应用》针对不同自然资源要素开发出高效且实用的监测方法，通过案例介绍了各类方法在自然资源监测中的应用场景。 目錄： 目录第1章 绪论 11.1 全球社会生态系统的危机 11.2 自然资源治理的进展 81.3 自然资源监测的挑战与机遇 15本章参考文献 21第2章 自然资源治理的需求与挑战 242.1 自然资源变化特点 242.2 自然资源治理现状与需求 322.3 自然资源治理挑战与趋势 412.4 大数据赋能自然资源治理的分析框架 45本章参考文献 50第3章 遥感大数据 533.1 遥感卫星技术概述 533.2 主要的卫星计划与数据特点 563.3 商业卫星计划 673.4 遥感大数据的特点 693.5 遥感大数据的价值挖掘与应用前景 70本章参考文献 71第4章 遥感云计算与发展 734.1 遥感云计算概述 734.2 遥感云计算平台 804.3 GEE平台 904.4 遥感云计算分析 97本章参考文献 103第5章 机器学习和深度学习原理与方法 1055.1 机器学习的发展和划分 1065.2 随机森林算法 1095.3 支持向量机 1125.4 深度学习 1135.5 遥感领域的应用和未来 118本章参考文献 119第6章 变化检测原理与算法 1226.1 变化检测原理 1226.2 变化检测算法的发展和分类 1236.3 突变检测算法 1266.4 渐变检测算法 1356.5 算法发展及展望 137本章参考文献 139第7章 城市扩张与效率评价 1427.1 城市ISA扩张 1427.2 城市三维扩张的监测 1507.3 城市建设用地利用效率 158本章参考文献 168第8章 水稻种植监测 1728.1 背景与需求 1728.2 技术与方法 1748.3 结果与讨论 1788.4 展望 180本章参考文献 181第9章 耕地“非粮化”监测 1839.1 研究背景 1849.2 技术与方法 1859.3 结果与讨论 1899.4 小结与展望 194本章参考文献 195第10章 耕地撂荒监测 19710.1 耕地撂荒的理论基础 19710.2 耕地撂荒的提取方法 19910.3 基于CCDC算法的山区耕地撂荒监测 20410.4 基于时序NDVI变化的耕地撂荒风险评价与验证 214本章参考文献 227第11章 高潜水位煤矿区开采扰动监测 23211.1 背景与需求 23211.2 技术与方法 23511.3 结果与讨论 25211.4 小结与展望 267本章参考文献 268第12章 露天煤矿山开采损毁监测 27212.1 背景与需求 27212.2 技术与方法 27912.3 结果与讨论 28712.4 总结与展望 294本章参考文献 298

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