基于深度学习的遥感影像城市环境污染预测与分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加速推进，环境污染问题日益凸显，严重制约着城市的可持续发展。

传统的环境监测手段主要依赖地面站点，存在着监测范围有限、成本高昂、数据获取不及时等局限性。

而遥感技术凭借其覆盖范围广、观测频率高、数据获取成本低等优势，为城市环境污染监测提供了一种新的有效手段。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在利用遥感技术监测城市环境污染方面开展了大量研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者在利用遥感技术监测城市环境污染方面起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:1.深度学习与遥感影像技术：深入研究深度学习的基本原理、常用模型以及在遥感影像分析中的应用。

探讨不同深度学习模型（如cnn、rnn等）在城市环境污染预测中的适用性，并针对不同污染指标选择最优模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.数据收集与预处理:收集研究区域的多源遥感影像数据，包括landsat、sentinel、modis等卫星数据，以及气象数据、社会经济数据等辅助数据。

对遥感影像数据进行预处理，包括几何校正、辐射校正、大气校正、图像融合等，以消除数据误差和冗余信息，提高数据质量。

2.深度学习模型构建与训练:选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（cnn）、长短期记忆网络（lstm）等，构建城市环境污染预测模型。

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.多源遥感数据融合:集成多源遥感数据，包括多光谱、高光谱、雷达等数据，以获取更全面的地表信息，提高环境污染预测模型的精度。

2.深度学习模型优化:针对城市环境污染预测问题，对现有的深度学习模型进行优化，例如改进模型结构、优化模型参数等，以提高模型的预测精度和泛化能力。

3.时空演化分析:结合地理信息系统（gis）技术，对城市环境污染进行时空演化分析，揭示环境污染的时空分布特征、变化趋势以及影响因素。

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.赵文吉,陈松林,汤唯佳,等.深度学习在高分辨率遥感影像目标检测中的应用综述[j].测绘通报,2019(11):1-8,31.

2.李京,岳文泽,林文鹏.深度学习在遥感影像识别中的应用与展望[j].测绘科学,2018,43(01):1-9,17.

3.张良培,郭庆华,李宇光,等.深度学习在高分辨率遥感影像信息提取中的应用[j].武汉大学学报(信息科学版),2017,42(03):325-336.