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面向高分辨率遥感图像分类的空间像元模板构建方法研究的开题报告

一、选题背景和意义

在遥感图像分类中，空间像元模板是经常被使用的一种特征提取方法。空间像元模板是一种用于描述像元周围像素灰度分布的特征表达方式，其本质为一种滤波方法，可以使原始影像的图像信息得到更加精细的提取和表达，从而提高分类的精度。

然而，传统的空间像元模板通常是基于低分辨率或中等分辨率遥感图像的，对于高分辨率的遥感图像而言，使用传统的空间像元模板容易出现信息损失或者特征表达不充分的问题。因此，针对高分辨率遥感图像分类的空间像元模板构建方法的研究具有较高的实用价值和科学意义。

二、研究目的和内容

本文旨在针对高分辨率遥感图像分类问题，研究一种有效的空间像元模板构建方法，以提高遥感图像分类的精度和效率。具体的，研究内容包括：

1.对高分辨率遥感图像的特征分析。

2.系统地研究现有的空间像元模板构建方法，并探索适合高分辨率遥感图像的空间像元模板构建方法。

3.提出一种基于深度学习的空间像元模板构建方法，并进行算法优化和调参。

4.实验验证和分析，比较新方法和现有方法在高分辨率遥感图像分类中的性能表现。

三、研究方法和技术路线

本研究采用以下研究方法和技术路线：

1.文献综述。对现有的空间像元模板构建方法和高分辨率遥感图像分类方法进行系统的梳理、归纳和总结。

2.特征分析。对高分辨率遥感图像的特征进行深入分析，以找到适合高分辨率遥感图像分类的空间像元模板构建方法。

3.空间像元模板构建方法设计。基于深度学习技术和特征分析结果，设计一种适合高分辨率遥感图像的空间像元模板构建方法。

4.算法优化和调参。对提出的算法进行优化和调参，以达到最佳性能。

5.实验验证和分析。对新方法和现有方法在高分辨率遥感图像分类中的性能进行实验验证和分析，并进行比较分析。

四、预期成果和创新点

本文预期达到以下成果和创新点：

1.对高分辨率遥感图像的特征进行深入分析。

2.提出一种适合高分辨率遥感图像的空间像元模板构建方法。

3.实验验证和分析，比较新方法和现有方法在高分辨率遥感图像分类中的性能表现。

4.对高分辨率遥感图像分类问题提出一种深度学习的解决方法，为后续开展遥感图像分类研究提供优秀的算法。

5.对空间像元模板构建领域进行探索和创新，尝试将深度学习技术应用于空间像元模板构建中。

五、工作计划和进度

本研究的工作计划和进度如下：

1.第1-2月：文献综述，对现有的空间像元模板构建方法和高分辨率遥感图像分类方法进行系统的梳理、归纳和总结。

2.第3-4月：特征分析，对高分辨率遥感图像的特征进行深入分析，以找到适合高分辨率遥感图像分类的空间像元模板构建方法。

3.第5-6月：空间像元模板构建方法设计，基于深度学习技术和特征分析结果，设计一种适合高分辨率遥感图像的空间像元模板构建方法。

4.第7-9月：算法优化和调参，对提出的算法进行优化和调参，以达到最佳性能。

5.第10-12月：实验验证和分析，对新方法和现有方法在高分辨率遥感图像分类中的性能进行实验验证和分析，并进行比较分析。

六、参考文献

[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.AnalysisoftheimpactofvegetationcoverageonprecipitationinChinabasedonMODISdata[J].JournalofSouthernAgriculture,2020,51(4):739-743.