一種新型高分辨率遙感圖像分類算法研究的開題報告

一種新型高分辨率遙感圖像分類算法研究的開題報告題目：一種新型高分辨率遙感圖像分類算法研究一、課題研究背景及意義隨著航拍、衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感圖像的空間、時間、光譜分辨率越來越高，這為地學(xué)、環(huán)境、城市規(guī)劃等領(lǐng)域提供了更加詳細(xì)、準(zhǔn)確、全面的信息。然而，遙感圖像中存儲的大量數(shù)據(jù)面臨著分類和解釋的巨大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的分類方法難以滿足實際需求。為了有效提取遙感圖像中的信息，各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法被應(yīng)用于遙感圖像分類領(lǐng)域。但傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度學(xué)習(xí)方法對于遙感圖像問題的解決仍存在許多困難，例如樣本不平衡、高維度特征提取困難等。因此，為了克服這些難點，需要提出一種新型的高分辨率遙感圖像分類算法。二、研究目的本研究旨在提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高分辨率遙感圖像分類算法，通過對空間、時間、光譜信息的融合，解決遙感圖像分類中的困難問題，并提高分類精度。三、研究內(nèi)容及方法本研究將設(shè)計一種新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過對特征的分層提取和融合，提高高分辨率遙感圖像的分類精度。具體研究內(nèi)容如下：1.設(shè)計新型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將空間、時間、光譜信息有效地融合在分類過程中，提高分類精度；2.采用多尺度機(jī)制，提高高分辨率遙感圖像的空間信息的利用率；3.探究數(shù)據(jù)不平衡問題，提高不同類別遙感圖像的分類精度；4.對所提算法進(jìn)行實驗驗證，評估分類模型的性能。研究方法包括文獻(xiàn)綜述、實驗分析和性能評估。四、研究預(yù)期結(jié)果及應(yīng)用價值本研究提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高分辨率遙感圖像分類算法，將針對遙感圖像分類中存在的問題，并實現(xiàn)對遙感圖像的高效識別和分類，從而提升遙感圖像處理的效率及精度。具有以下應(yīng)用價值：1.在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中可用于對植物的生長狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益；2.在地學(xué)領(lǐng)域中可用于對地表覆蓋類型進(jìn)行分類，以幫助地表環(huán)境保護(hù)及自然資源管理；3.在城市規(guī)劃領(lǐng)域中可用于對城市地物進(jìn)行分類，以加強(qiáng)城市管理和市政建設(shè)；4.在軍事防衛(wèi)領(lǐng)域中可用于對敵方目標(biāo)進(jìn)行分類，以提高情報監(jiān)測和作戰(zhàn)效果。五、研究進(jìn)度安排1.前期階段：文獻(xiàn)調(diào)研，了解當(dāng)前遙感圖像分類方法并對其優(yōu)缺點進(jìn)行分析；2.中期階段：提出高分辨率遙感圖像分類算法，并搭建實驗環(huán)境；3.后期階段：對所提算法進(jìn)行實驗驗證，并對實驗結(jié)果進(jìn)行評估及分析。六、參考文獻(xiàn)[1]AlhichriH,MekhalfiML,DjemalK.Deeplearningformulti-modalclassificationofremotesensingimagery[C].IGARSS2018-2018IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium,2018:3444-3447.[2]LiJ,ChengY,LiX,etal.Amulti-scaledeepconvolutionalneuralnetworkframeworkforhyperspectralimageclassification[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2017,131:1-14.[3]WangS,LuoF,LiW.Deeplearningforremotesensingdata:Atechnicaltutorialonthestateoftheart[C].IGARSS2016-20