面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感圖像變化檢測方法研究的開題報(bào)告

面向?qū)ο蟮母叻直媛蔬b感圖像變化檢測方法研究的開題報(bào)告1.研究背景高分辨率遙感技術(shù)在地學(xué)、城市規(guī)劃、環(huán)境監(jiān)測、水資源管理等領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用。遙感圖像變化檢測是高分辨率遙感技術(shù)的重要應(yīng)用之一，其可以通過對遙感圖像序列的分析，提取出兩幅或多幅遙感圖像之間的差異信息，進(jìn)而得到目標(biāo)發(fā)生變化的區(qū)域。在實(shí)際應(yīng)用中，對于一些非常細(xì)小，但重要的目標(biāo)（如建筑物、道路等）進(jìn)行定位和識(shí)別較為困難，而面向?qū)ο蟮倪b感圖像變化檢測方法能夠很好地解決這一問題。2.研究目的本研究旨在探索一種高效、準(zhǔn)確的面向?qū)ο蟮倪b感圖像變化檢測方法，實(shí)現(xiàn)對于高分辨率遙感圖像中細(xì)小目標(biāo)變化的快速定位和識(shí)別。具體的研究內(nèi)容包括：（1）建立面向?qū)ο蟮倪b感圖像變化檢測模型，結(jié)合現(xiàn)有的遙感圖像特征提取方法，對遙感圖像序列中的各個(gè)對象進(jìn)行分類。（2）探索一種基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測方法，嘗試?yán)蒙疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)進(jìn)行編碼，提取出更具有判別性的特征。（3）運(yùn)用時(shí)間序列分析方法提取遙感圖像序列中目標(biāo)的空間-時(shí)間特征，以實(shí)現(xiàn)更為細(xì)致的目標(biāo)分析和變化檢測。3.研究方法（1）基于現(xiàn)有的遙感圖像特征提取方法，利用對象級(jí)別的分割技術(shù)將遙感圖像序列中的各類目標(biāo)分類。（2）構(gòu)建面向?qū)ο蟮倪b感圖像變化檢測模型，將遙感圖像序列轉(zhuǎn)化為空間-時(shí)間特征數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)目標(biāo)識(shí)別與追蹤。（3）采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，提取遙感圖像序列中的特征表示，解決數(shù)據(jù)復(fù)雜性和計(jì)算復(fù)雜度的問題。（4）結(jié)合時(shí)間序列分析方法，實(shí)現(xiàn)遙感圖像序列中的目標(biāo)特征分析和變化的檢測。4.研究意義本研究將為高分辨率遙感圖像變化檢測領(lǐng)域的發(fā)展提供新的研究思路和方法，具有重大的科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值。首先，本研究將鮮明地強(qiáng)調(diào)面向?qū)ο蟮倪b感圖像變化檢測方法的實(shí)用性，實(shí)現(xiàn)更精確的目標(biāo)劃分和分類，并能提高目標(biāo)變化檢測的準(zhǔn)確度。其次，本研究希望將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到遙感圖像變化檢測中，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)特征的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)，能夠提高變化檢測的智能度和自動(dòng)化程度。最后，相對于傳統(tǒng)方法，時(shí)間序列分析不僅可以深入研究遙感圖像序列中目標(biāo)的時(shí)空演化規(guī)律，而且還可以發(fā)現(xiàn)更多的隱含變化信息，具有較高的研究價(jià)格和實(shí)用價(jià)值。5.研究計(jì)劃（1）第一年：建立面向?qū)ο蟮倪b感圖像變化檢測模型，研究對象級(jí)別的分割技術(shù)，完成對目標(biāo)的分類和檢測；（2）第二年：探索基于深度學(xué)習(xí)的遙感圖像變化檢測方法，分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感圖像特征提取中的應(yīng)用，整合時(shí)間序列分析方法，提高變化檢測的準(zhǔn)確度和精度；（3）第三年：運(yùn)用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行算法評(píng)估和測試，對研究成果進(jìn)行總結(jié)和評(píng)估，并進(jìn)行商業(yè)化推廣和應(yīng)用。6.參考文獻(xiàn)[1]XiaojunJiang,YingShen,andJingZhou.(2019).ChangeDetectionofHigh-ResolutionRemoteSensingImagesBasedonBackgroundSubtractionandDynamicRegionMerging.IEEEAccess,7:56033-56045.[2]XianSun,QiliangYang,andLiefengBo.(2018).Lidarandmultispectralimagefusionforbuildinge