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(bào)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(bào)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(píng)價(jià)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃等方面具有重要應(yīng)用價(jià)值。而對(duì)高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)的快速、準(zhǔn)確、自動(dòng)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(biāo)識(shí)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(dāng)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(dāng)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(fù)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(duì)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?jī)?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?jī)?nèi)容如下：1.對(duì)高分辨率遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)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(gè)模型的輸出結(jié)果融合，得到最終的分類結(jié)果。4.對(duì)比分析基于紋理融合和傳統(tǒng)方法的分類效果，驗(yàn)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(shí)，該方法也可以減少圖像分類過程中對(duì)專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的依賴。因此，本研究成果具有重要的應(yīng)用價(jià)值。四、研究方法本文采用如下研究方法:1.針對(duì)高分辨率遙感圖像特點(diǎn)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)建立分類模型。2.對(duì)于每個(gè)訓(xùn)練樣本，提取其紋理特征，并將其加入分類模型進(jìn)行訓(xùn)練。3.采用多個(gè)不同的分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，并利用紋理融合技術(shù)將它們的輸出結(jié)果融合。4.對(duì)比分析基于紋理融合和傳統(tǒng)方法的分類效果，驗(yàn)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(gè)分類模型的輸出結(jié)果中融合紋理信息，提高分類的準(zhǔn)確性。3.驗(yàn)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(jì)劃本文研究計(jì)劃如下：1.第一年：文獻(xiàn)研究，掌握遙感圖像分類、CNN、紋理融合等相關(guān)知識(shí)，完成分類模型的建立和驗(yàn)證。2.第二年：針對(duì)遙感圖像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提取并融合紋理信息，探究不同紋理融合方式對(duì)分類效果的影響。3.第三年：對(duì)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(yàn)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(píng)審。同時(shí)，將研究成果應(yīng)用于實(shí)際遙感圖像處理中。七、參考文獻(xiàn)[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