基于地物空間分布特征的亞像元制圖的開題報告

基于地物空間分布特征的亞像元制圖的開題報告一、選題背景隨著遙感技術的不斷發(fā)展，高分辨率、多光譜遙感數據能夠提供各種地物信息的細節(jié)，但這些細節(jié)信息通常難以從整體上反映出地物的空間分布特征。而亞像元制圖技術能夠解決這個問題，通過對衛(wèi)星像素進行亞像元劃分，將地物精細化轉化為離散化的像元信息，提高地物信息的精確性和可信度。因此，基于地物空間分布特征的亞像元制圖成為了當前遙感信息處理的研究熱點之一。二、選題意義亞像元制圖技術在資源調查、環(huán)境監(jiān)測、植被遙感、城市建設等領域有著廣泛的應用。例如，利用亞像元制圖技術進行城市建設用地的識別和區(qū)分，可以提高對城市土地利用的監(jiān)測和規(guī)劃水平；利用亞像元制圖技術進行林地土地利用和遙感植被損失評估等，可以為森林資源規(guī)劃提供科學依據。三、研究內容基于地物空間分布特征的亞像元制圖的研究內容主要包括以下幾個方面：（1）亞像元制圖基礎理論研究：包括亞像元劃分理論、亞像元內部特征、亞像元間關聯(lián)性等方面的研究；（2）亞像元制圖技術關鍵技術研究：包括亞像元提取算法、亞像元精度檢驗和亞像元融合等方面的研究；（3）基于地物空間分布特征的亞像元制圖實證研究：以城市建設用地、林地土地利用為例進行實證研究，評估該技術在不同應用領域的適用性和可行性。四、研究方法本研究主要采用數據分析、模型構建和實驗驗證相結合的方法。首先，對遙感數據進行預處理，包括數據去噪、影像配準等；然后，采用亞像元劃分算法，將像元劃分為多個亞像元的區(qū)域，生成亞像元圖像，利用精度檢驗方法，對亞像元圖像的精度進行評估；最后，利用亞像元圖像進行應用研究，并和傳統(tǒng)像元制圖結果進行對比。五、預期成果預期的成果主要包括以下幾個方面：（1）建立基于地物空間分布特征的亞像元制圖模型；（2）設計亞像元劃分算法并對算法進行驗證；（3）與傳統(tǒng)像元制圖方法進行對比，分析亞像元制圖的優(yōu)勢和劣勢；（4）應用亞像元制圖技術進行城市建設用地、林地土地利用等分析，并評估亞像元制圖的適用性。六、研究難點（1）亞像元劃分算法的設計；（2）亞像元精度檢驗方法的制定；（3）亞像元圖像的融合和應用。七、研究計劃第一年：（1）系統(tǒng)學習亞像元制圖技術和相關領域的知識；（2）收集和整理亞像元制圖相關數據，開展預處理工作；（3）設計亞像元劃分算法，并進行精度驗證。第二年：（1）對亞像元制圖技術進行調研和分析；（2）開發(fā)亞像元制圖軟件，并對其進行測試和驗證；（3）利用亞像元制圖技術對城市建設用地進行分析和驗證。第三年：（1）對亞像元制圖技術進行優(yōu)勢分析和應用實驗；（2）進一步驗證亞像元制圖技術的適用性；（3）撰寫論文并完成學位論文答辯。八、參考文獻（1）Chen,Y.,Q.Liu,etal.(2017).DeepLearning-basedClassificationofHyperspectralDataforMappingCroplandintheNorthChinaPlain.JournalofIntegrativeAgriculture.（2）F?rster,M.,D.Siedentop,etal.(2017).WalnutorchardstreerowdetectionatdifferentphenologicalstagesusingaUASmultimodalremotesensingplatform.EuropeanJournalofRemoteSensing50(1):346-357.（3）Hedge,N.,J.Y.Hardeberg,etal.(2019).UnsupervisedPixel-basedHyperspectralImageSegmentationusingaJointSpatial-SpectralDistributionmodel.RemoteSensing11(7):841.（4）Liang,X.,C.Liu,etal.(2018).Scene-adaptivenet