一种新型高分辨率遥感图像分类算法研究的开题报告.docx

一种新型高分辨率遥感图像分类算法研究的开题报告 题目：一种新型高分辨率遥感图像分类算法研究 一、课题研究背景及意义 随着航拍、卫星遥感技术的发展，遥感图像的空间、时间、光谱分辨率越来越高，这为地学、环境、城市规划等领域提供了更加详细、准确、全面的信息。然而，遥感图像中存储的大量数据面临着分类和解释的巨大挑战，传统的分类方法难以满足实际需求。 为了有效提取遥感图像中的信息，各种机器学习和深度学习方法被应用于遥感图像分类领域。但传统的机器学习方法和基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法对于遥感图像问题的解决仍存在许多困难，例如样本不平衡、高维度特征提取困难等。因此，为了克服这些难点，需要提出一种新型的高分辨率遥感图像分类算法。 二、研究目的 本研究旨在提出一种基于卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类算法，通过对空间、时间、光谱信息的融合，解决遥感图像分类中的困难问题，并提高分类精度。 三、研究内容及方法 本研究将设计一种新型卷积神经网络结构，通过对特征的分层提取和融合，提高高分辨率遥感图像的分类精度。具体研究内容如下： 1. 设计新型卷积神经网络结构，将空间、时间、光谱信息有效地融合在分类过程中，提高分类精度； 2. 采用多尺度机制，提高高分辨率遥感图像的空间信息的利用率； 3. 探究数据不平衡问题，提高不同类别遥感图像的分类精度； 4. 对所提算法进行实验验证，评估分类模型的性能。 研究方法包括文献综述、实验分析和性能评估。 四、研究预期结果及应用价值 本研究提出的基于卷积神经网络的高分辨率遥感图像分类算法，将针对遥感图像分类中存在的问题，并实现对遥感图像的高效识别和分类，从而提升遥感图像处理的效率及精度。具有以下应用价值： 1. 在农业领域中可用于对植物的生长状态进行监测，以提高农业生产效益； 2. 在地学领域中可用于对地表覆盖类型进行分类，以帮助地表环境保护及自然资源管理； 3. 在城市规划领域中可用于对城市地物进行分类，以加强城市管理和市政建设； 4. 在军事防卫领域中可用于对敌方目标进行分类，以提高情报监测和作战效果。 五、研究进度安排 1. 前期阶段：文献调研，了解当前遥感图像分类方法并对其优缺点进行分析； 2. 中期阶段：提出高分辨率遥感图像分类算法，并搭建实验环境； 3. 后期阶段：对所提算法进行实验验证，并对实验结果进行评估及分析。 六、参考文献 [1] Alhichri H, Mekhalfi M L, Djemal K. Deep learning for multi-modal classification of remote sensing imagery[C]. IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018: 3444-3447. [2] Li J, Cheng Y, Li X, et al. A multi-scale deep convolutional neural network framework for hyperspectral image classification[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2017, 131: 1-14. [3] Wang S, Luo F, Li W. Deep learning for remote sensing data: A technical tutorial on the state of the art[C]. IGARSS 2016-2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2016: 2820-2823.