高分辨率影像的遥感分类方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

1.1研究背景

高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。

遥感影像分类是信息提取的重要环节，基于遥感数据的地理信息的提取需要通过它来实现。目前针对高分辨率的遥感影像的分类方法主要有监督分类法，神经网络法，决策树法等。

2. 研究内容和预期目标

2.1主要研究内容

1）阅读和研究与本课题有关的专业文献资料。掌握高分辨率影像的特点。掌握当前遥感主要分类方法的原理，以及本课题的主要研究背景和意义。了解本课题的当前研究进展，完成开题报告中的文献综述部分和其他项目。

3. 研究的方法与步骤

1）基本概念了解：了解遥感影像分类的主要技术手段、主要采用的数据形式；

2）资料收集与分析：收集相关文章、进行归集整理，为完成论文奠定基础；

3）数据预处理：对图像进行裁剪，选择空间信息分布完整的部分，例如有山泊、湖泊、河流、城市、草坪等进行实验。此外，对于图像色彩不理想的部分可以进行色彩处理，包括色彩光谱和辐射调整对比度，明暗等；

4. 参考文献

[1] 王旭红，肖平.基于知识库分类法在植被提取中应用研究. 测绘通报, 2004(07): 第48-50页.

[2] 严玉奎.基于ndvi的决策树分类方法研究. 北京测绘, 2016(03): 第85-89 84页.

[3] 赵连春等.基于地形因子的草地遥感分类方法的研究. 草业科学, 2006(12): 第26-30页.

5. 计划与进度安排

1) 1.5 学生选题，导师参加选题指导，并与指导教师见面。

2)3.6-3.10 指导教师下达毕业论文任务书，熟悉遥感信息提取和分类原理和技术，掌握决策树分类原理和当前的发展现状。并根据期间参考资料情况，完成开题报告。

3)3.11-3.21 学生收集资料，实地调查，设计论文详细提纲。