基于紋理融合的高分辨率遙感圖像分類方法研究的開題報告

基于紋理融合的高分辨率遙感圖像分類方法研究的開題報告一、研究背景隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，獲取了大量高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在自然資源評價、環(huán)境監(jiān)測、城市規(guī)劃等方面具有重要應(yīng)用價值。而對高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)的快速、準確、自動化處理一直是遙感圖像處理的重要研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)的遙感圖像分類方法主要基于像元分類或者目標識別，其依賴于圖像的像素信息，忽視了圖像的空間和紋理信息。另一方面，當前卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類方面的應(yīng)用已經(jīng)展現(xiàn)出非常好的效果，并成為當前最熱門的研究方向之一?；贑NN的遙感圖像分類方法也已經(jīng)得到了廣泛研究。然而，由于高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)中存在大量的地物復合情況，紋理信息顯得尤為重要。因此，挖掘遙感圖像中的紋理信息對于提高遙感圖像分類的精度和魯棒性具有重要意義。紋理融合技術(shù)應(yīng)用于高分辨率遙感圖像分類中，可以充分利用圖像的紋理信息，從而提高分類的效果。二、研究內(nèi)容本文將研究基于紋理融合的高分辨率遙感圖像分類方法。具體研究內(nèi)容如下：1.對高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征提取，獲得紋理信息。2.建立基于CNN的分類模型，利用圖像中的像素信息和紋理信息進行分類。3.根據(jù)紋理特征相似性，采用紋理融合技術(shù)將多個模型的輸出結(jié)果融合，得到最終的分類結(jié)果。4.對比分析基于紋理融合和傳統(tǒng)方法的分類效果，驗證本文所提出方法的有效性。三、研究意義本文研究基于紋理融合的高分辨率遙感圖像分類方法，可以充分利用圖像中的紋理信息，提高分類的精度和魯棒性。同時，該方法也可以減少圖像分類過程中對專家知識和經(jīng)驗的依賴。因此，本研究成果具有重要的應(yīng)用價值。四、研究方法本文采用如下研究方法:1.針對高分辨率遙感圖像特點，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)建立分類模型。2.對于每個訓練樣本，提取其紋理特征，并將其加入分類模型進行訓練。3.采用多個不同的分類模型進行訓練，并利用紋理融合技術(shù)將它們的輸出結(jié)果融合。4.對比分析基于紋理融合和傳統(tǒng)方法的分類效果，驗證本文所提出方法的有效性。五、預(yù)期成果本文將研究基于紋理融合的高分辨率遙感圖像分類方法，預(yù)期取得以下成果：1.建立基于CNN的高分辨率遙感圖像分類模型，充分利用紋理信息提高分類效果。2.提出紋理融合技術(shù)，在多個分類模型的輸出結(jié)果中融合紋理信息，提高分類的準確性。3.驗證基于紋理融合的遙感圖像分類方法的有效性和優(yōu)越性。六、研究計劃本文研究計劃如下：1.第一年：文獻研究，掌握遙感圖像分類、CNN、紋理融合等相關(guān)知識，完成分類模型的建立和驗證。2.第二年：針對遙感圖像數(shù)據(jù)的特點，提取并融合紋理信息，探究不同紋理融合方式對分類效果的影響。3.第三年：對比分析本文提出的基于紋理融合的遙感圖像分類方法和傳統(tǒng)方法的分類效果，驗證本文所提出方法的有效性。4.第四年：撰寫畢業(yè)論文，完成論文答辯和評審。同時，將研究成果應(yīng)用于實際遙感圖像處理中。七、參考文獻[1]Gong,H.Y.,Zhang,J.,Xia,Y.,&Fu,Y.(2021).RemoteSensingImageClassificationUsingDeepSpatial-TextureFusedModel.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,18(5),783-787.[2]Liu,B.,Wang,Y.,Zhang,S.,Xu,C.,&Li,H.(2020).RemoteSensingImageClassificationBasedonMulti-ScaleFeatureLearningandSpatial-TextureFusion.remotesensing,12(2),320.[3]Li,Y.,Li,Y.,Li,X.,&Li,F.(2019).AnewtexturefeaturedescriptorforSARimageclassification:Robust