高山地區(qū)遙感巖性信息提取方法研究的開(kāi)題報(bào)告

高山地區(qū)遙感巖性信息提取方法研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義高山地區(qū)作為地球表面的重要地帶，巖性多樣，地貌復(fù)雜，生態(tài)環(huán)境獨(dú)特。對(duì)于高山地區(qū)的巖性信息識(shí)別和提取，是進(jìn)行地質(zhì)學(xué)、水文學(xué)和環(huán)境學(xué)等領(lǐng)域研究的基礎(chǔ)。目前，高山地區(qū)的巖性信息提取方法主要依賴于遙感技術(shù)，而隨著高分辨率遙感衛(wèi)星的不斷更新?lián)Q代，高山地區(qū)巖性信息提取已取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些問(wèn)題。因此，對(duì)高山地區(qū)遙感巖性信息提取方法進(jìn)行深入研究，將有助于完善高山巖性信息識(shí)別和精細(xì)化研究。二、研究?jī)?nèi)容和方案（一）研究?jī)?nèi)容1.高山地區(qū)遙感影像預(yù)處理：對(duì)高山地區(qū)的遙感影像進(jìn)行輻射校正、幾何校正等預(yù)處理，提高巖性信息識(shí)別的精度和可靠性。2.巖性信息提取算法的探究：研究高山地區(qū)巖性識(shí)別的特性和遙感圖像分析的基本技術(shù)，通過(guò)現(xiàn)有的遙感影像提取算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合真實(shí)場(chǎng)景中的巖性數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)有效的巖性信息提取算法。3.巖性信息提取的應(yīng)用：結(jié)合實(shí)際應(yīng)用的需求，對(duì)巖性信息提取算法進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用，包括礦區(qū)勘查、環(huán)境監(jiān)測(cè)和山地水文等方面的應(yīng)用。并對(duì)不同應(yīng)用場(chǎng)景下的算法效果進(jìn)行比較分析。（二）研究方案1.數(shù)據(jù)采集：搜集高山地區(qū)遙感影像數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)巖性數(shù)據(jù)，以實(shí)際場(chǎng)景為基礎(chǔ)，進(jìn)行研究和分析。2.預(yù)處理：使用ENVI遙感影像處理軟件進(jìn)行影像預(yù)處理，包括輻射校正、幾何校正、噪聲去除等操作，使遙感影像數(shù)據(jù)能夠更好地體現(xiàn)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景。3.巖性信息提取方法研究：在此基礎(chǔ)上，針對(duì)高山地區(qū)巖性信息識(shí)別的特點(diǎn)和遙感圖像分析的基本技術(shù)，結(jié)合現(xiàn)有遙感影像提取算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，探究有效的巖性信息提取方法。4.應(yīng)用分析：在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中，應(yīng)用所開(kāi)發(fā)的巖性信息提取算法，分析其效果和可靠性，從而為高山地區(qū)的勘探、環(huán)境保護(hù)和水文研究等提供支持。三、研究計(jì)劃時(shí)間節(jié)點(diǎn)|研究任務(wù)2021年6月-7月|數(shù)據(jù)采集與整理2021年7月-9月|遙感影像預(yù)處理2021年9月-12月|巖性信息提取方法研究2022年1月-3月|應(yīng)用分析和結(jié)果比較2022年4月-6月|論文撰寫(xiě)和答辯準(zhǔn)備四、研究預(yù)期成果1.高山地區(qū)遙感巖性信息提取算法的研究和實(shí)現(xiàn)；2.不同應(yīng)用場(chǎng)景下的巖性信息提取效果比較分析；3.一篇高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文的撰寫(xiě)和發(fā)表。五、參考文獻(xiàn)1.Deng,L.,Ye,C.,Li,Y.,&Zhang,W.(2020).Anoveldeepdynamicfull-rangeattentionnetworkforrockextractionfromultra-high-resolutionremotesensingimagesofcomplexgeologicaltargets.RemoteSensing,12(20),3352.2.Wu,K.,Weidenbach,K.,Li,H.,Chen,S.,&Blaschke,T.(2019).Automaticrock-typemappingbasedonspectral-spatialfeaturesusinganddeeplearningintheWestJunggarregion(China).RemoteSensingofEnvironment,234,111427.3.Liu,J.,Wu,H.,Xu,X.,Wang,N.,&Liu,L.(2020).Adeeplearning-basedframeworkforrocktype