
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內(nèi)蒙達(dá)來(lái)廟草原覆蓋區(qū)化探--遙感信息融合方法研究與地質(zhì)應(yīng)用的開題報(bào)告一、研究背景與意義內(nèi)蒙達(dá)來(lái)廟地區(qū)是我國(guó)重要的草地生態(tài)系統(tǒng)之一,其草地植被覆蓋面積廣、植被類型多樣,對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義。地質(zhì)勘探是油氣資源勘探開發(fā)的重要環(huán)節(jié),通過(guò)探測(cè)地表下的地質(zhì)構(gòu)造、巖石組成和油氣藏分布等信息可以指導(dǎo)勘探方案的制定和進(jìn)一步的研究工作。但是傳統(tǒng)的地質(zhì)勘探方法需要大量時(shí)間和人力,費(fèi)用高昂,無(wú)法滿足現(xiàn)代勘探的需要。因此,遙感技術(shù)成為了一種高效、快捷、廉價(jià)的地質(zhì)勘探手段,能夠通過(guò)對(duì)大范圍區(qū)域覆蓋物的高分辨率遙感圖像進(jìn)行解譯,推斷出地貌、巖性、構(gòu)造、礦產(chǎn)資源等地質(zhì)信息,為勘探工作提供重要參考。但是由于遙感圖像數(shù)據(jù)量大、維度高、特征信息復(fù)雜,光學(xué)遙感圖像在區(qū)分不同類型草地和巖石等地質(zhì)信息時(shí)存在一定的局限性,為此需要采用多源信息融合的方法來(lái)提高遙感數(shù)據(jù)的精度和準(zhǔn)確性。二、研究?jī)?nèi)容本研究采用多源遙感數(shù)據(jù)融合技術(shù),包括高分辨率光學(xué)遙感影像和SAR遙感影像,利用支持向量機(jī)(SVM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)等分類算法,通過(guò)特征選擇和模型訓(xùn)練等操作,來(lái)對(duì)達(dá)來(lái)廟地區(qū)的草地和巖石進(jìn)行分類,并將此分類結(jié)果與區(qū)域內(nèi)的已知地質(zhì)信息進(jìn)行對(duì)比分析。具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:1.數(shù)據(jù)處理本研究將收集到的高分辨率光學(xué)遙感圖像和SAR遙感影像進(jìn)行預(yù)處理,包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正等步驟,使數(shù)據(jù)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)化和精確的狀態(tài)。2.特征提取在有效掌握各種地物特征的基礎(chǔ)上,結(jié)合光學(xué)遙感影像和SAR遙感影像的不同特點(diǎn),提取不同的特征參數(shù)。包括植被指數(shù)、輻射值、波段比值、紋理特征、SAR干涉圖像等等。3.數(shù)據(jù)融合采用傳統(tǒng)的像素集成方法和新型的特征集成方法分別對(duì)光學(xué)遙感影像和SAR遙感影像進(jìn)行像素級(jí)別和特征級(jí)別的融合,并對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行比較和分析。4.分類算法模型構(gòu)建根據(jù)特征提取所得到的數(shù)據(jù),通過(guò)支持向量機(jī)(SVM)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建一個(gè)對(duì)巖石和草本植被區(qū)分能力較強(qiáng)的分類器。5.分類精度評(píng)估本研究采用kappa系數(shù)和總體精度等評(píng)估指標(biāo),對(duì)分割后的遙感影像的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和比較,論證融合數(shù)據(jù)后分類器的準(zhǔn)確性和可靠性。三、研究進(jìn)度計(jì)劃第一年:數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。分別采集高分辨率光學(xué)遙感圖像和SAR遙感影像數(shù)據(jù),進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何校正等預(yù)處理操作,使數(shù)據(jù)達(dá)到符合研究要求的標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)。第二年:分類器構(gòu)建和數(shù)據(jù)融合。采用多分類器結(jié)合、像素級(jí)別融合和特征級(jí)別融合等不同的融合方法,構(gòu)建基于支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感分類模型,并對(duì)提取的特征參數(shù)進(jìn)行有效組合和融合,提高分類的精度和準(zhǔn)確性。第三年:分類精度評(píng)估和應(yīng)用驗(yàn)證。根據(jù)已采集的地質(zhì)勘探數(shù)據(jù),將分類結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性進(jìn)行評(píng)估,并著重考慮該研究在地質(zhì)勘探領(lǐng)域的應(yīng)用價(jià)值和具體實(shí)現(xiàn)。四、研究預(yù)期成果本研究將基于多源遙感信息融合的方法,提出一種高精度的達(dá)來(lái)廟地區(qū)草地和巖石分類技術(shù),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了遙感信息與地質(zhì)信息的有效融合,延伸了遙感技
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