基于高分遥感影像的城市土地利用类型面积提取研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着城市化进程的加速推进，城市土地利用类型发生了巨大变化，准确掌握城市土地利用类型及其面积信息对于城市规划、资源管理和环境保护等方面具有重要意义。

高分遥感影像以其高空间分辨率、多光谱信息和丰富的地物细节特征，为城市土地利用类型面积提取提供了新的数据源和技术手段。

本选题研究旨在利用高分遥感影像数据，探索高效、准确的城市土地利用类型面积提取方法，为城市规划、管理和发展提供科学依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于高分遥感影像的城市土地利用类型面积提取方面开展了大量研究，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在高分遥感影像城市土地利用类型分类方面做了大量研究，取得了显著成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.研究区域概况:对研究区域的地理位置、气候条件、社会经济状况以及土地利用现状进行概述，为后续研究提供背景信息。

2.数据来源与预处理:详细介绍研究使用的高分遥感影像数据、地形数据、土地利用现状数据等，并对数据进行预处理，包括几何校正、辐射定标、大气校正、图像融合、裁剪等，以消除数据误差和冗余信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献综述:查阅国内外相关文献，了解高分遥感影像城市土地利用类型面积提取的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据获取与预处理:获取研究区域的高分遥感影像数据、地形数据、土地利用现状数据等，并对数据进行预处理，包括几何校正、辐射定标、大气校正、图像融合、裁剪等，以消除数据误差和冗余信息，提高数据质量。

3.特征提取与选择:针对预处理后的高分遥感影像数据，提取对城市土地利用类型分类具有显著贡献的特征，包括光谱特征、纹理特征和形状特征等，并利用特征选择算法对提取的特征进行优选，以降低数据维度，提高分类效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多源特征融合:本研究将综合利用高分遥感影像的光谱、纹理、形状等多源特征，并进行特征优选和融合，以提高城市土地利用类型分类精度。

2.深度学习与传统方法结合:本研究将探索深度学习方法在城市土地利用类型分类中的应用，并将深度学习方法与传统分类方法进行结合，以充分发挥各自优势，提高分类精度。

3.面向城市精细化管理的应用:本研究将在城市土地利用类型分类的基础上，进一步开展面向城市精细化管理的应用研究，如城市绿地类型识别、城市违章建筑监测等，为城市精细化管理提供技术支撑。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 陈杰,曾志远,李存军,等.融合多特征和随机森林算法的高分辨率遥感影像城市土地利用分类[j].地理与地理信息科学,2018,34(03):61-67.

[2] 刘晓,杜培军,周艺,等.基于多尺度分割与面向对象的高分影像城市土地利用分类[j].测绘通报,2018(06):41-45 52.

[3] 彭倩,刘湘南,孟翊,等.基于高分影像和深度学习的城市土地利用分类[j].测绘科学,2019,44(11):115-122 130.