前期土地利用数据辅助下的影像自动分类研究的中期报告本中期报告旨在介绍前期土地利用数据辅助下的影像自动分类研究的进展和具体实施方法，总结研究遇到的问题并提出解决方案。1.前期调研和数据准备本研究的前期调研主要是针对土地利用数据与遥感影像分类技术的相关文献进行深入的研究和分析。通过对文献的综合评估，我们确定了本研究所采用的土地利用分类体系和遥感影像分类算法，并掌握了遥感影像处理所需的基本数据处理技术。根据确定的调查方案，我们继续收集和处理影像数据和土地利用数据。我们使用了GoogleEarth等工具采集并处理成高分辨率的卫星遥感影像，以及土地利用图数据。同时，对采集到的数据进行了预处理和特征提取，以备后续分类分析使用。2.影像自动分类方法研究与实践在前期的调查和数据准备基础上，我们进行了影像自动分类方法的研究与实践。虽然我们已经采集了高分辨率的遥感影像，但仍需要进行适当的预处理，以提高分类精度和效率。具体来说，我们先进行了各种数学变换和归一化，比如直方图均衡，去噪等，以将遥感图像进行规格平滑、去噪、增强等预处理。然后，我们利用人工神经网络、支持向量机等分类算法分析图像特征，对图像进行自动分类监测。3.研究中遇到的问题和解决方案在研究过程中，我们遇到了一些问题：（1）数据量过大，影响了分类分析的效率。我们采取了分块以及平行计算等方法，提高分类效率。（2）采集的卫星影像出现了雾霾，太阳斑点等干扰噪声，妨碍分类分析的准确性。我们使用了各种去噪处理方法，并对遥感影像进行特征提取和变换，去除噪声影响。（3）遥感影像的在地物目标、生长情况、景观格局等方面的差异，对于分类算法的选择和优化提出了要求。我们根据特殊环境对算法进行调整和筛选。4.结论本研究通过前期土地利用数据分析与再处理、高分辨率遥感影像采集、分类算法比较等工作对影像自动分类研究进行了实践。通过特征提取和变换、分类算法的选择和优化等措施，取得了较好的效果，为城市规划和土地利用管理的作出重要贡献。但在未来的研究和实践中，仍需要进一步优化算法，加强各类参数调整测试，不断提高分类准确度，以更好地推动应用价值。