基于多尺度光谱纹理联合直方图的土地利用图斑变化检测的开题报告一、研究背景与意义土地利用/覆盖变化是人类活动导致的重要环境问题之一，而土地利用/覆盖变化检测也是遥感应用中的重要问题。随着高分辨率遥感影像的不断更新和卫星采集周期的缩短，遥感数据更新速度越来越快，土地利用/覆盖变化检测的研究也日趋完善。目前，土地利用/覆盖变化检测主要采用基于像元和基于对象两种方法，其中基于像元的变化检测因为不易获得准确的分类结果和精细的变化检测结果，所以应用广泛的是基于对象的变化检测方法。图斑是指具有相同或者相似性质的土地片，是土地利用/覆盖变化中最小的变化单元，在遥感图像中表现为单独的面元。目前关于图斑变化检测的主要是采用基于RS图像分析的方法。这类方法主要通过示例学习或阈值法进行变化信息提取，再采用相应的算法对提取的信息进行滤波、融合，得到图斑变化的结果。但由于基于RS图像分析的方法存在处理速度慢、定位精度及检测漏报率的问题，因此基于多尺度光谱纹理联合直方图的土地利用图斑变化检测方法已成为学术界和工程实践中一个热门的研究领域。因此，本文将围绕基于多尺度光谱纹理联合直方图的土地利用图斑变化检测方法进行研究。二、研究内容与方法本文将采用多尺度光谱纹理联合直方图的方法进行图斑变化检测，方法的流程如下：1.数据预处理：对于遥感图像进行预处理，包括图像大气校正、定位精度修正、边界效应去除、坐标系统转换等。2.图斑划分：将预处理后的遥感图像进行图斑分割，划分出各个土地利用/覆盖类别，包括不同学科应用如农业、城市、水资源等地目。3.多尺度特征提取：针对每个土地利用/覆盖类别，采用多尺度光谱纹理联合直方图方法，分别提取多个尺度的光谱、纹理特征图。4.变化检测：根据不同土地利用/覆盖类别的特征图，计算变化面积和变化像元，采用合适的阈值对变化程度进行度量。5.精细化处理：根据前期的变化检测结果，利用辅助数据（如地形信息、样本数据）进行精细化的分析与处理，修正误差和漏报。三、预期成果本文的主要研究目的是建立基于多尺度光谱纹理联合直方图的土地利用图斑变化检测方法，预期能取得以下成果：1.建立了一种基于多尺度光谱纹理联合直方图的土地利用图斑变化检测方法，实现了高效、精准的变化检测。2.与其他方法相比，利用多尺度光谱纹理联合直方图方法可以快速、便捷地获取图斑的变化信息，且可以适应多变的环境因素。3.向土地利用/覆盖变化监测提供新思路和方法，为土地管理、资源保护等提供较高的科学依据和技术支持。四、研究计划与进度本课题计划于2022年3月开始，研究时间为2年，具体的研究计划如下：1.2022年3月-2022年6月：完成文献调研，熟悉相关研究方法和软件，并进行多尺度特征提取方法的验证和对比实验。2.2022年7月-2023年12月：搜集国内外遥感数据和相关地面数据，进行预处理和图斑划分，并通过算法进行变化检测的实验研究。3.2024年1月-2024年2月：通过对研究结果进行精细化处理，验证研究成果的可靠性及其与其他方法的比较。4.2024年3月-2024年5月：完成论文撰写和毕业论文的答辩。