高光谱遥感影像中小目标探测技术研究的开题报告一、研究背景高光谱遥感影像是指在远程感知过程中，记录了大量连续波段光谱反射率数据的遥感影像。由于高光谱遥感影像记录了丰富的地物表面信息，具有高精度、高分辨率、高灵敏度等优势，因此被广泛应用于城市规划、资源调查、农业生产、环境监测等领域。然而，在高光谱遥感影像中，往往存在大量的小目标，例如建筑物、车辆、树木等，这些小目标对于地面目标解译和分类有着重要的作用。因此，如何从高光谱遥感影像中准确快速地检测和定位小目标成为了一个重要的问题。二、研究内容本文将主要研究高光谱遥感影像中小目标探测技术。具体内容包括以下几个方面：1.小目标特征提取：针对不同类型的小目标，采用不同的特征提取算法，如局部二值模式算法、Gabor小波算法、Hog特征算法等。2.小目标分类方法：根据不同的应用领域，选择不同的分类方法，如支持向量机、随机森林、深度学习等。3.小目标检测算法设计：针对高光谱遥感影像的特点，提出一种基于小目标特征提取和分类方法的小目标检测算法，实现高光谱遥感影像中小目标的精确检测。三、研究意义本文的研究成果将有助于提高高光谱遥感影像的解译和分类精度，并为城市规划、资源调查、农业生产、环境监测等领域的决策提供更准确的数据支持。同时，本文的研究将推动小目标检测算法的研究和应用，为未来的遥感影像处理提供更多的思路和方法。四、研究方法本研究将采用实验和理论分析相结合的方法进行研究。首先，收集和处理一批高光谱遥感影像数据，提取其中的小目标信息；其次，根据不同的应用领域选择不同的特征提取和分类方法，并对比多种方法的效果；最后，根据实验结果，提出一种高效、准确的小目标检测算法。五、预期成果本文的预期成果包括以下几方面：1.提出了一种基于特征提取和分类方法的小目标检测算法。2.验证了不同的特征提取和分类方法的效果，并提出了一种最优的算法方案。3.完成了一批高光谱遥感影像的小目标检测和定位，并与其他方法进行对比验证。4.撰写学术论文和参加相关学术会议，向学术界和工业界展示本研究的成果和应用前景。六、进度计划本研究的进度计划如下：月份计划内容1-2收集和处理高光谱遥感影像数据3-4研究小目标特征提取方法5-6研究小目标分类方法7-8设计小目标检测算法9-10对算法进行实验验证11-12撰写学术论文和准备学术会议七、参考文献1.张三，李四。一种高光谱遥感影像小目标检测算法[J]。遥感技术与应用，2019。2.王五，赵六。小目标特征提取和分类方法研究进展[J]。计算机工程与设计，2018。3.孙七，刘八。基于深度学习的高光谱遥感影像分类方法[J]。光学技术，2017。