CBERS CCD数据土地利用覆被分类研究的开题报告

CBERSCCD数据土地利用覆被分类研究的开题报告一、研究背景和意义CBERS（中国-巴西地球资源卫星）遥感数据是中国自主研制的高分辨率、多光谱、多波段的卫星遥感数据，可用于土地利用覆被分类等领域研究。土地利用覆被分类是遥感应用的重要研究方向之一，其可以提供大范围、快速、准确的土地利用信息，为土地资源管理、环境生态监测、城市规划等领域提供可靠数据基础。因此，对CBERSCCD数据进行土地利用覆被分类研究具有重要的现实意义和科学价值。二、研究内容和方法本研究将以CBERSCCD遥感数据为基础，采用支持向量机（SVM）分类算法，结合地面调查数据，对研究区的土地利用覆被进行分类。具体研究内容如下：1.CBERSCCD数据预处理：包括数据选择、云和阴影去除、辐射定标和大气校正等。2.土地利用覆被分类方法选择：采用支持向量机分类算法进行分类，该算法具有较高的准确率和稳定性。3.土地利用覆被分类模型构建：根据CBERSCCD数据特点和分类要求，建立土地利用覆被分类模型，并优化分类参数。4.土地利用覆被分类验证和精度评价：采用样本验证和精度评价方法对分类结果进行验证和评价，检验分类结果的可靠性和准确性。三、论文结构安排本研究论文共分五部分，具体结构安排如下：第一部分：绪论主要介绍研究背景和意义、国内外研究进展、研究目的和意义、研究内容和方法，论述本研究的科学性、创新性、实用性等。第二部分：CBERSCCD遥感数据的预处理主要介绍CBERSCCD遥感数据的获取和特点，包括数据选择、云和阴影去除、辐射定标和大气校正等预处理步骤，为后续土地利用覆被分类提供可靠的数据基础。第三部分：土地利用覆被分类方法选择和模型构建主要介绍土地利用覆被分类方法选择、分类模型构建和参数优化等步骤，为正确、准确地分类研究区的土地利用覆被提供技术支持。第四部分：土地利用覆被分类结果验证和精度评价主要介绍分类结果的验证和评价方法，包括样本验证、精度评价等步骤，检验分类结果的可靠性和准确性。第五部分：结论和展望主要总结研究结果和发现，分析存在的问题和不足，并对今后的研究提出展望和建议。四、预期成果本研究将利用CBERSCCD遥感数据进行土地利用覆被分类研究，通过专业的数据处理和分类模型构建，得出准确可靠的分类结果，并进行精度评价。预期成果如下：1.研究区土地利用覆被分类图谱。2.研究区土地利用类型面积统计表。3.对研究区土地利用覆被进行分析和评价。4.研究论文和学术报告。五、研究时间安排本研究计划于2021年6月至2022年6月完成，时间安排如下：1.2021年6月~2021年8月：选题和阅读文献，确定研究内容和方法。2.2021年8月~2021年11月：数据采集和预处理。3.2021年11月~2022年1月：分类模型构建和参数优化。4.2022年1月~2022年3月：土地利用覆被分类结果验证和精度评价。5.2022年3月~2022年6月：论文撰写和答辩。六、经费预算本研究的经费需要包括数据采集和处理费、差旅费、图书资料费、耗材费、论文发表费等。经费预算如下：经费科目|费用金额（元）-|-数据采集和处理费|4000差旅费|6000图书资料费|2000耗材费|1000论文发表费|3000总计|16000七、参考文献BagheriH,GholamniaK,ShataeeS,etal.Landuse/coverchangedetectioninSANANDAJ,IranusingCBERS-2image[J].IntJEarthSciEng,2012,5(3):374~379.GummaMK,ThenkabailPS,TeluguntlaP,etal.MappingriceareasofSouthAsiausingMODISmultitemporaldata[J].JournalofAppliedRemoteSensing,2010,4(1):043523.LiY,LiM,LiW,etal.ComparisonoftheSVMandBP-ANNmodelsinpredictingforestbiomass[J].RemoteSensing,2015,7(8):10041-10060.LiuX,LiX,LiuW,etal.Classificationoflanduseandlandcoverbasedonremotesensingdata:acasestudyinChina[J].TheScientificWorldJournal,2014.MaL,LiX,LiQ,etal.Theeffectsofimagepreprocessingonobject-basedclassificationofurbanhigh-resolutionremotesensingimages[J].TheScientificWorldJournal,2014.XieY,WangX,PereraAG,etal.Agri