面向对象的高分辨率遥感影像分类技术研究的开题报告

面向对象的高分辨率遥感影像分类技术研究的开题报告一、选题背景和意义随着遥感技术的发展和遥感影像获取技术的不断成熟，高分辨率遥感影像的应用越来越广泛，特别是在城市规划、土地利用、自然资源监测和环境保护等领域中，高分辨率遥感影像已经成为获取信息的一种重要手段。而高分辨率遥感影像的分类作为遥感信息提取中的一项重要任务，可帮助我们对景观进行正确分析，全面掌握不同区域的地物类型及其分布情况，为地理信息的提取和处理提供了重要的数据支持。目前遥感影像分类主要采用传统的分类方法，如像元级分类、像素级分类、面向对象分类等。然而，这些传统的分类方法存在一些缺点，如分类精度较低、数据处理能力不足、对遥感数据的特性不敏感等。而面向对象分类具有丰富的几何信息和语义信息，能够更加准确地反映影像的特征和分类的规律。因此，本文将对面向对象的高分辨率遥感影像分类技术进行深入的研究和探索，旨在提高遥感影像分类的准确性和效率，为地球空间信息的获取和应用提供技术保障。二、研究内容和方法本文将从以下几个方面进行探索和研究：1.高分辨率遥感影像的获取和预处理本文将从卫星影像的获取、存储、处理等方面，对高分辨率遥感影像进行预处理。主要包括数据校正、图像配准、几何校正等过程。同时，为了能够更好地反映影像特征和分类规律，我们还将对影像进行滤波、分割、特征提取等预处理工作。2.基于面向对象的高分辨率遥感影像分类算法研究本文将采用面向对象的分类思想，从影像的空间信息、几何信息和语义信息三个方面入手，构建高分辨率遥感影像分类算法。具体来说，我们将采用多尺度分割算法提取影像对象，并对对象进行形状、纹理等特征提取；然后，采用特征选择算法和分类器进行分类，以确定每个对象的类别。最后，通过图像复合和错误检测等方法进行分类结果的验证和修正。3.实验验证和数据分析为了验证本文提出的面向对象的高分辨率遥感影像分类算法的有效性和准确性，我们将在典型的遥感影像上进行实验验证，并对分类结果进行分析和讨论。同时，我们也将与传统的像元级分类、像素级分类方法进行比较，以验证我们算法的优越性和实用性。三、研究进展和成果预期目前，我们已经完成了遥感影像的获取和预处理工作，同时也进行了相关的文献调研和理论研究工作。接下来，我们将进一步深入研究基于面向对象的高分辨率遥感影像分类算法，完成算法的编程和实验验证，并对分类结果进行分析和讨论。预期的成果包括：1.创新性地提出了一种基于面向对象的高分辨率遥感影像分类算法，该算法具有较高的分类准确性和效率。2.在实验验证中，我们将对分类结果进行客观评估和分析，证明本文算法的优越性。3.本文的研究成果可为高分辨率遥感影像的分类和地理信息提取提供参考和借鉴，为相关领域的研究和应用提供技术支持。四、参考文献1.杨玉艳.面向对象地物分类的研究及其应用[D].武汉:武汉大学,2012.2.田久科.遥感影像分类中多尺度分割算法研究[J].遥感信息,2007,22(1).3.李清峰.基于遥感影像的土地利用/覆盖分类技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2017.4.王宏斌,刘玉娟.基于复合分类的遥感影像分类方法[J].测绘