基于面向对象分类法的高分辨率遥感影像矿山信息提取应用研究的开题报告.docx

基于面向对象分类法的高分辨率遥感影像矿山信息提取应用研究的开题报告 一、研究背景 随着高分辨率遥感技术的不断发展，能够提供高分辨率、高精度、多时相的遥感影像数据，这成为了矿山信息提取研究的重要手段。自然资源部对全国矿山环境质量的监管已经成为了一项重要的工作任务，而矿山的监管需要对矿山进行全面的信息采集，采用高分辨率遥感影像进行信息提取是一个有效的方法。 目前已经有许多学者对高分辨率遥感影像矿山信息提取进行了研究，但是仍然需要更多的研究来提高矿山信息提取的精度并实现自动化。 二、研究目的 本研究旨在探究基于面向对象分类法的高分辨率遥感影像矿山信息提取方法，通过对矿山区域的物体、形状、纹理、空间关系等特征进行分析，建立一套矿山信息提取的分类模型，提高矿山信息提取的精度和效率。 三、研究内容 1、高分辨率遥感影像数据预处理。对高分辨率遥感影像数据进行去噪、增强等预处理。 2、建立面向对象分类模型。依据矿山类别、形状、纹理、空间关系等特征，建立面向对象的矿山分类模型。 3、矿山信息提取算法研究。通过对遥感影像进行分割、分类、特征提取等算法研究，实现高精度的矿山信息提取。 4、算法实现和验证。通过对广西的矿山区域进行实验验证，验证算法的准确性和可行性。 四、研究意义 本研究通过对矿山高分辨率遥感影像数据的分析和处理，建立了一套基于面向对象分类法的矿山信息提取方法，提高了矿山信息提取的效率和精度。该方法可应用于矿山环境质量监管和生态环境保护工作中。同时，研究结果能够为基于遥感技术的资源环境监测提供方法和技术支撑。