高分辨率卫星图像中密集城区建筑物自动提取算法研究的开题报告一、研究背景及意义高分辨率卫星图像可以提供丰富的地面信息，因此在城市规划、资源管理等领域中广泛应用。其中密集城区是被广泛关注的区域，城市中的建筑物在这里密集分布，建筑密度大，而且建筑物相互重叠，形状复杂，因此实现这一区域的自动提取对于城市规划、资源管理等工作具有重要意义。近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的发展，建筑物自动提取在高分辨率卫星图像中的应用逐渐成为研究热点。因此，本文旨在对高分辨率卫星图像中密集城区建筑物的自动提取进行研究。二、研究内容1.分析高分辨率卫星图像中密集城区建筑物自动提取的难点和挑战。2.综述目前常用的建筑物自动提取方法，并选择适合高分辨率卫星图像中密集城区建筑物的自动提取方法。3.针对高分辨率卫星图像中密集城区建筑物的特点，进行特定的图像处理，如预处理、尺度空间分析等，以提高提取准确度。4.采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行建筑物的自动分类和标记，以进一步提高提取准确度。5.通过实验验证所提出的算法的有效性和准确性。三、预期成果1.提出适用于高分辨率卫星图像中密集城区建筑物的自动提取算法，提高提取准确度。2.探究卫星图像处理中的关键技术，如预处理、尺度空间分析等。3.构建深度学习模型，建立建筑物自动分类和标记方法，以提高提取准确度。4.基于实验验证，验证所提出算法的有效性和准确度。四、研究方法1.文献综述，对目前常用的建筑物自动提取方法进行总结和分析。2.图像预处理，采用典型预处理技术，如灰度变换、直方图均衡化等。3.尺度空间分析，通过构建多尺度图像，获得建筑物的不同尺度和多层次特征。4.采用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）等，进行特征提取和建筑物分类和标记。5.实验验证，在合适的地区和数据集上验证算法的有效性和准确度。五、研究计划1.第一年：文献综述、图像预处理、尺度空间分析、建筑物分类和标记。2.第二年：深度学习模型的建模和训练。3.第三年：实验验证、结果分析和总结。六、参考文献1.Song,Y.,Huang,X.,Zhang,L.,&Yang,B.(2018).Buildingextractioninhigh-resolutionaerialimagesbasedonmultiscalesegmentationandsupportvectormachines.RemoteSensing,10(1),28.2.Zhang,Y.,Chen,F.,Jiang,H.,Fang,Y.,&Tong,X.(2019).Buildingdetectioninremotesensingimageryusingimproveddeepresidualneuralnetworks.RemoteSensing,11(24),2978.3.Wang,Y.,Hou,Y.,Jiang,J.,&Liu,J.(2019).High-resolutionbuildingextractionfromsatelliteimagerybasedondeepconcatenationnetwork.AppliedSciences,9(19),4002.4.Liu,L.,Xia,G.,Lin,L.,&Yu,J.(2018).Semanticsegmentationofhigh-resolutionremotesensingimagerywithlarge-scalehierarchicalconvolutionalnetworks.IEEETransactionsonCybernetics,49(1),215-227.