高分辨率遥感影像分类研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着卫星、飞机等遥感技术的不断发展，高分辨率遥感影像得到了更加广泛的应用。高分辨率遥感影像包含大量的地表信息，通过对其进行分类可以获得有关地表覆盖类型、变化检测等有用信息，对于城市规划、环境监测、资源调查等方面具有重要的实际应用价值。目前，高分辨率遥感影像分类技术已经成熟，并广泛应用于各个领域。但是，由于高分辨率遥感影像所包含的地学信息非常丰富，分类难度较大，因此如何有效地进行分类成为了该领域的一个热点问题。因此，本研究拟对高分辨率遥感影像分类技术进行深入研究，以期在该领域做出一定的贡献。二、研究内容及方法本研究将分别从图像预处理、特征提取、分类器设计等方面入手，研究高分辨率遥感影像分类技术。具体研究内容如下：1.图像预处理：为了提高分类精度，本研究将对高分辨率遥感影像进行预处理，包括图像增强、噪声消除、边界检测等。2.特征提取：本研究将采用多种特征提取方法，包括纹理特征、形状特征、颜色特征等，以提取更为准确的地学信息。3.分类器设计：本研究将对支持向量机、人工神经网络、决策树等多种分类器进行比较研究，以选择最优分类器。4.实验验证：本研究将通过利用标准数据集进行实验验证，评估所设计的分类器的分类精度和鲁棒性。本研究将采用实验研究方法，通过对实验数据进行处理和分析，验证其可行性和有效性。三、预期成果1.针对高分辨率遥感影像分类中存在的问题，提出改进方案，实现分类准确性的提高，同时提供更加准确可靠的分类结果。2.研究出一种适用于高分辨率遥感影像分类的优化分类器，提供高效准确的分类技术，并具备可操作性，便于实用。3.推广高分辨率遥感影像分类技术，推动其在城市规划、环境监测、资源调查等方面的广泛应用。四、进度安排本研究预计总时长为3年，进度安排如下：第一年1.调研高分辨率遥感影像分类技术的研究现状和发展趋势，讨论可行性。2.收集并整理高分辨率遥感影像分类数据集。3.对高分辨率遥感影像进行基本预处理和分割，提取分类特征点和特征向量。第二年1.分别选用支持向量机、人工神经网络、决策树等多种分类算法进行实验验证，确定最优分类算法。2.进一步探究优化分类算法的可行性，提升分类准确性和鲁棒性。第三年进一步开展分类器设计和实验验证，提出相关高分辨率遥感影像分类技术的优化方法，并加以探讨。五、参考文献[1]LBellvéa,HFargeasb,YZouaghi.TextureclassificationofhighresolutionsatelliteimageryusingadvancedSVMkernelmethods[J].2012,2(004):201-211.[2]DBoulila,SGhorbel,AZribi.PolarimetrictextureanalysisonhighresolutionSARdataforlandcoverclassification[J].RemoteSensingofEnvironment,2012,124:289-301.[3]HAkbari,AAAlesheikh,MRDelavar.AnoptimizedfuzzyARTMAPalgorithmforimprovinghigh-resolutionsatelliteimageclassification[J].NeuralComputingandApplications,2013,22(2):401-412.[4]PKoshiyama,HAkbari,FMMosleh.High-resolutionsatelliteimageryclassificationusingartificialbeecolonyalgorithmwithdata-filtering[J].InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,2014,26:323-335.