甘肃农业大学论文模板格式是什么意思

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论文题目主标题在20字之内，可以添加副标题。主标题采用宋体三号字加粗；副标题用宋体小三号字，均在文本居中位置。摘要和关键词中文摘要的篇幅大概在300字左右，黑体四号字，居中样式。摘要内容要另起一行。关键字一般是3-5个，主要表达文章的主题概念。关键字之间采用分号隔开。摘要字体格式为宋体小四号字，行距为5倍，“关键词”三个字要加黑，加冒号，左对齐。正文字体和关键字同样。英文摘要和关键词要再起一页，内容和中文摘要相符合，一般为200个英文单词左右。空一行后打印英文标题，再空一行居中位置打印四号加黑“ABSTRACT”字样，另起一行小四号打英文摘要。“Key Words”加黑并加冒号，左对齐，多个关键词之间用分号分隔。英文摘要采用Times New Roman字体。正文毕业论文正文中各级标题顺序为：一、（一）、1、（1）、①。毕业设计采用下列标题顺序：1、1、1、①。一级标题即“一”设为四号黑体，每一部分结束后另起一页开始下一部分。正文内小标题力求简短、明确，题末不用标点符号。二级标题（一）用黑体小四号字。三级标题1后用点“”，宋体小四号字加黑。四级标题（1），字体字号同正文，为宋体小四号字，行距为5倍。（四）注释毕业论文注释方式是页下注，在所需引用或注释处用上标①、②、③……表示，注释内容包括作者、出处、出版年份、页码等信息。注释也可是解释性语句。所有注释采用小五号宋体。（五）参考文献按正文参考文献出现的先后顺序用阿拉伯数字在方括号中连续编号。文献中如果有三位以上作者时，只列举前三位作者，中间以逗号隔开，其余以“等”字表示。在正文后另起一页采用四号黑体打印“参考文献”四字，空一行，采用小四号宋体打印参考文献的内容。“参考文献”字样和内容均采取左对齐格式。每篇论文的参考文献不得少于15条，为论文添加要注重文献的时效性和权威性。（六）页眉论文的页眉内容为论文题目，宋体小五号字，居中。（七）附录附录主要是一些不宜放在正文中，但又具有参考价值的内容可。（八）页码论文页码一律采用页下居中形式。正文前的目录和摘要部分单独编排页码，采用罗马文字“Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ”等标示，正文独立编排页码，用阿拉伯数字“1、2、3、4、5……”等标记。论文中常见的格式错误包括：目录问题：目录需要和论文结构相符，论文中的格式问题也会影响目录的完整性。标题格式出错：论文对于标题的大小和顺序都有规定，论文写作中可能出现标题字体大小不符合标题级别，标题序号不符合标题排序的错误。正文格式出错：正文内容的字体，字号，行间距，各种公式的上下标，大小写可能出现错误。图片和表格格式出错：在论文中出现的图表序号，和序号顺序可能发生错误。参考文献: 相对于整篇论文来说，参考文献的篇幅并不算长，但是参考文献的格式要求也很多，在论文写作中容易出问题。正文内容出错: 论文中可能出现错别字，英文书写问题，专业术语出错，内容重复问题。论文内容缺失：论文中也可能出现论文内容不完整，缺少摘要，缺少关键词和标题等问题。（本回答由学术堂整理提供）

论文是指描述学术研究成果的文章，论文的格式由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。以毕业论文为例，分为封面，题目，目录，内容摘要，正文，注释等这几部分，一篇论文不仅对格式有要求，对纸张和页面，字体也都有要求。1、封面：关于封面不同学校的封面格式设计不同，要使用学校统一的封面格式或者先咨询一下导师。2、题目：题目要写的简洁、明确、有概括性，字数最好不超过20个字，对于本专科毕业论文一般无需单独的题目页，如果是硕博士毕业论文才需要单独的题目页。3、目录：目录居中，自动生成，4号宋体，双面打印，若不够双页则独立成页，需要标明页码，正文各一级二级标题，后面是参考文献、附录、致谢等。4、内容摘要：四号宋体，段落要左对齐，首行缩进2个字符，5倍行距，摘要的内容一般为作者所研究的目的、内容、方法，一般为150字到300字，中英文需要一一对应，英文摘要需用第三人称。5、正文：正文的字体为四号宋体，5倍行间距，双面打印，字数为5000字以上，本科文学学士毕业论文通常要求8000字以上，论文的正文分为三个部分，前言，本论，结论，前言要简单扼要，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即可，本论是论文最重要的部分，要写出作者在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。结论部分就是总结一下全文，加深题意。6、注释：注释一般采用小五号宋体，这部分就是把在论文的写作过程中，对正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。参考文献序号用方括号标注(如[1]、[2])，排印在该页底脚。

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每个学校的要求都不一样

论文格式： 纸张为A4纸，页边距上5cm，下5cm，左0cm，右5cm 2论文由内容摘要与关键词、论文正文和参考文献组成。一级标题“一、”;二级标题“(二)”;三级标题“” [内容摘要]和[关键词]均为宋体小四号加粗，内容宋体小四号，行距25cm 正文: (1) 标题:黑体二号居中，上下各空一行 (2) 正文：小四号宋体，每段起首空两格，回行顶格，行距为多倍，25 (3) 一级标题格式：一级标题：序号为“一、”，小三号黑体字，独占行，起首空两格，末尾不加标点 (4) 二标题序号为“(一)”，四号宋体，加粗，独占行，起首空两格，末尾不加标点。 (5)三级标题：序号为“”，起首空两格，空一格后接排正文，小四号宋体，加粗。 (6) 四、五级标题序号分别为“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点，否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。 (7) 注释 (根据需要)：正文中需注释的地方可在加注之处右上角加数码，形式为“①、②……”(即插入脚注)，并在该页底部脚注处对应注号续写注文。注号以页为单位排序，每个注文各占一段，用小5号宋体。 注释的格式要求： A、著作: [序号]作者译者书名版本出版地出版社出版时间引用部分起止页 B、期刊：[序号]作者译者文章题目期刊名年份卷号(期数) 引用部分起止页 C、会议论文集：[序号]作者译者文章名文集名 会址开会年出版地出版者出版时间引用部分起止页。 参考文献: [参考文献] 五号宋体加粗;内容五号宋体;单起页。 参考文献应是论文作者亲自考察过的对毕业设计(论文)有参考价值的文献。参考文献应具有权威性，要注意引用最新的文献。 毕业论文作者应在选题前后阅读大量有关文献，文献阅读量不少于3篇。 参考文献的表示格式为： 著作：[序号]作者译者书名版本出版地出版社出版时间。 期刊：[序号]作者译者文章题目期刊名年份卷号(期数) 会议论文集：[序号]作者译者文章名文集名 会址开会年出版地出版者出版时间。 页码：从正文起排，页面底端居中。

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一般学校都会有排版要求，最好按照学校的要求来

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论文的写作 你要先联系老师确定一个方向 后者 通过阅读文献得到关于答辩 可以去学生工作处咨询

一、论文页面格式： 41、页面设置：A4。2、论文要有页码。二、论文内容格式：题目:论文题目为黑体三号字，字数不得超过36个汉字，可分成1或2行居中打印。 题目下空一行为专业、姓名、指导教师，字体为黑体四号。如：专业：工商管理 姓名：马雷 指导教师：马某某专业、姓名、指导教师下空一行打印:“摘要”二字，字体为黑体四号。“摘要”二字后下空两字打印摘要内容，字体为楷体四号，每段开头空两格。摘要内容后空一行打印“关键词”三字（黑体四号），其后空两字打印关键词 （楷体四号），关键词数量为4--6个，每一个关键词之间用逗号分开，最后 一个关键词后不点标点符号。正文：关键词下空一行为正文，字体为宋体4号，每段开头空两格，标点符号占一格。参考文献:正文后空一行打印参考文献四字(黑体小四号)。“参考文献”四字转行打印内容，字体为宋体小四号。（1）参考文献按论文中参考文献出现的先后顺序用阿拉伯数字连续编号，将序号置于方括号内。正文中注释序号用上角标。（2）参考文献中每条项目应齐全。作者姓名之间用逗号分开，作者不超过三位时全部列出，超过三位时，只列前三位，后面加“等”字。参考文献中著录格式示例：①期刊:序号 作者《题名》载《刊名》，刊名，出版年份，卷号(期号)，起止页码（第…～…页）②专著:序号 作者 载《书名》，版本(第1版不标注)，出版地：出版社，出版年，起止页码（第…～…页）③论文集:序号 作者 《题名》，见(英文用In) 主编，《论文集名》，出版地：出版社，出版年，起止页码（第…～…页）④学位论文:序号 作者 《题名》，〔学位论文〕(英文用〔Dissertation〕)，保存地点，保存单位，年份⑤专利:序号 专利申请者 《题名》，国别，专利文献种类，专利号，出版日期⑥技术标准:序号 起草责任者，标准代号，标准顺序号－发布年，标准名称，出版地，出版者，出版年度如：[1] 张三 《关于…的研究》，载《中国高等教育》2001年第10期，第1～4页。[2] 张三 《关于…的研究》，兰州：甘肃人民出版社，2000年，第1～5页

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）

1、难发表，2、费用高。可发表在《现代农业科学》国家级、《农家之友》省级

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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）