紋理信息在遙感圖像分類中的應(yīng)用與研究的開題報(bào)告

紋理信息在遙感圖像分類中的應(yīng)用與研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，遙感圖像的分類與識(shí)別應(yīng)用越來越廣泛。對(duì)于遙感圖像的分類來說，高精度的圖像分類是實(shí)現(xiàn)自然資源及環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害評(píng)估和規(guī)劃決策等應(yīng)用的基礎(chǔ)與前提。遙感圖像的分類一般是將遙感圖像中的像素點(diǎn)劃分到預(yù)定義的類別中，最終得到一張分類的遙感圖像。紋理信息是一種對(duì)圖像內(nèi)容的表達(dá)方式，包含了圖像中不同區(qū)域之間的灰度值、顏色、亮度等特征。在遙感圖像的分類中，紋理特征一般都是遙感圖像分類中比較重要的特征之一。在遙感圖像分類中，紋理信息的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面：1、提高分類精度紋理信息可以更好的表現(xiàn)出遙感圖像中地物的紋理特征，同時(shí)也可以更好的表現(xiàn)出不同地物之間的差異性。因此，利用紋理信息可以提高分類的精度，特別是對(duì)于一些同類地物（如不同類型的樹木）之間的分類更有優(yōu)勢(shì)。2、解決高光、遮擋等問題在遙感圖像的分類中，紋理信息比直接的像素值更具有區(qū)分度。同時(shí)，紋理信息可以解決一些遮擋或高光等問題，因?yàn)榧词拐趽趸蚋吖獍l(fā)生，地物的紋理特征是不會(huì)改變的。3、快速、自動(dòng)識(shí)別圖像中特征利用紋理信息在遙感圖像分類中可以進(jìn)行快速、自動(dòng)的特征提取和地物識(shí)別。二、研究目標(biāo)和內(nèi)容本次研究旨在探究紋理信息在遙感圖像分類中的應(yīng)用，具體包括以下幾個(gè)方面：1、將傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，研究如何利用紋理信息實(shí)現(xiàn)更高精度的遙感圖像分類。2、研究基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像分類方法中，如何更好地利用紋理信息提高分類的準(zhǔn)確率。3、探究如何利用紋理信息來提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的效率。4、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的遙感圖像分類算法，評(píng)估算法的準(zhǔn)確性和效率。三、研究方法和技術(shù)路線針對(duì)紋理信息在遙感圖像分類中的應(yīng)用問題，本研究計(jì)劃采用數(shù)學(xué)建模、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多種研究方法和技術(shù)。具體的技術(shù)路線如下：1、收集遙感圖像數(shù)據(jù)集、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如數(shù)據(jù)增強(qiáng)、去噪等；2、利用傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)提取紋理信息，如紋理濾波器、紋理特征描述算法等；3、針對(duì)紋理信息的特征提取和分類問題，探究傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）和深度學(xué)習(xí)方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）的優(yōu)缺點(diǎn)；4、將傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，研究如何在遙感圖像分類中更好地利用紋理信息；5、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的遙感圖像分類算法，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，評(píng)估算法的準(zhǔn)確性和效率。四、預(yù)期研究成果本研究主要預(yù)期有以下幾個(gè)方面的成果：1、建立紋理信息在遙感圖像分類中的應(yīng)用模型，研究不同算法在不同遙感場(chǎng)景下的表現(xiàn)；2、基于紋理信息的遙感圖像分類