面向高分辨率遙感圖像分類的空間像元模板構(gòu)建方法研究的開題報(bào)告

面向高分辨率遙感圖像分類的空間像元模板構(gòu)建方法研究的開題報(bào)告一、選題背景和意義在遙感圖像分類中，空間像元模板是經(jīng)常被使用的一種特征提取方法。空間像元模板是一種用于描述像元周圍像素灰度分布的特征表達(dá)方式，其本質(zhì)為一種濾波方法，可以使原始影像的圖像信息得到更加精細(xì)的提取和表達(dá)，從而提高分類的精度。然而，傳統(tǒng)的空間像元模板通常是基于低分辨率或中等分辨率遙感圖像的，對于高分辨率的遙感圖像而言，使用傳統(tǒng)的空間像元模板容易出現(xiàn)信息損失或者特征表達(dá)不充分的問題。因此，針對高分辨率遙感圖像分類的空間像元模板構(gòu)建方法的研究具有較高的實(shí)用價(jià)值和科學(xué)意義。二、研究目的和內(nèi)容本文旨在針對高分辨率遙感圖像分類問題，研究一種有效的空間像元模板構(gòu)建方法，以提高遙感圖像分類的精度和效率。具體的，研究內(nèi)容包括：1.對高分辨率遙感圖像的特征分析。2.系統(tǒng)地研究現(xiàn)有的空間像元模板構(gòu)建方法，并探索適合高分辨率遙感圖像的空間像元模板構(gòu)建方法。3.提出一種基于深度學(xué)習(xí)的空間像元模板構(gòu)建方法，并進(jìn)行算法優(yōu)化和調(diào)參。4.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析，比較新方法和現(xiàn)有方法在高分辨率遙感圖像分類中的性能表現(xiàn)。三、研究方法和技術(shù)路線本研究采用以下研究方法和技術(shù)路線：1.文獻(xiàn)綜述。對現(xiàn)有的空間像元模板構(gòu)建方法和高分辨率遙感圖像分類方法進(jìn)行系統(tǒng)的梳理、歸納和總結(jié)。2.特征分析。對高分辨率遙感圖像的特征進(jìn)行深入分析，以找到適合高分辨率遙感圖像分類的空間像元模板構(gòu)建方法。3.空間像元模板構(gòu)建方法設(shè)計(jì)?；谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)和特征分析結(jié)果，設(shè)計(jì)一種適合高分辨率遙感圖像的空間像元模板構(gòu)建方法。4.算法優(yōu)化和調(diào)參。對提出的算法進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)參，以達(dá)到最佳性能。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析。對新方法和現(xiàn)有方法在高分辨率遙感圖像分類中的性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析，并進(jìn)行比較分析。四、預(yù)期成果和創(chuàng)新點(diǎn)本文預(yù)期達(dá)到以下成果和創(chuàng)新點(diǎn)：1.對高分辨率遙感圖像的特征進(jìn)行深入分析。2.提出一種適合高分辨率遙感圖像的空間像元模板構(gòu)建方法。3.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析，比較新方法和現(xiàn)有方法在高分辨率遙感圖像分類中的性能表現(xiàn)。4.對高分辨率遙感圖像分類問題提出一種深度學(xué)習(xí)的解決方法，為后續(xù)開展遙感圖像分類研究提供優(yōu)秀的算法。5.對空間像元模板構(gòu)建領(lǐng)域進(jìn)行探索和創(chuàng)新，嘗試將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于空間像元模板構(gòu)建中。五、工作計(jì)劃和進(jìn)度本研究的工作計(jì)劃和進(jìn)度如下：1.第1-2月：文獻(xiàn)綜述，對現(xiàn)有的空間像元模板構(gòu)建方法和高分辨率遙感圖像分類方法進(jìn)行系統(tǒng)的梳理、歸納和總結(jié)。2.第3-4月：特征分析，對高分辨率遙感圖像的特征進(jìn)行深入分析，以找到適合高分辨率遙感圖像分類的空間像元模板構(gòu)建方法。3.第5-6月：空間像元模板構(gòu)建方法設(shè)計(jì)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和特征分析結(jié)果，設(shè)計(jì)一種適合高分辨率遙感圖像的空間像元模板構(gòu)建方法。4.第7-9月：算法優(yōu)化和調(diào)參，對提出的算法進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)參，以達(dá)到最佳性能。5.第10-12月：實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析，對新方法和現(xiàn)有方法在高分辨率遙感圖像分類中的性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析，并進(jìn)行比較分析。六、參考文獻(xiàn)[1]HuW,HuangW,ZhangY,etal.Short-termtrafficflowpredictionoftheinternetofvehiclesbasedondeepLSTM[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2020,21(2):724-733.[2]WeiH,JinX,JiangY,etal.ClassifyingSaltPondsforHigh-ResolutionRemoteSensingImagesBasedonMulti-FeatureFusionandMultilayerPerception[J].RemoteSensing,2020,12(8):1270.[3]YangJ,DingM,HuangX,etal.Analysisoftheimpactofvegetationcoverageonprecipita