基于Canny的海岸线遥感信息提取的方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义海岸线是地球表面极为重要的地物线，具有着极其复杂的特征与变化。近年来，随着遥感技术的不断发展，海岸线遥感信息提取成为了一个热门研究领域。如何依据海岸线遥感图像中的数据，快速、准确地提取出海岸线变化的信息，对于海岸线管理和海洋资源开发具有重要意义。海岸线的提取是通过对遥感图像进行预处理、特征提取以及分类识别等步骤得出的。其中，基于Canny算子的海岸线遥感信息提取的方法已经被广泛应用。Canny算子是一种常用的边缘检测算法，能够自动地检测出图像中显著的边缘信息。因此，在海岸线遥感信息提取领域中，采用Canny算子进一步提高数据的准确性和精度，能够大大提升数据的品质和可靠性。二、研究内容1.调研海岸线遥感信息提取的相关研究成果，分析Canny算子在海岸线遥感信息提取中的优势与不足。2.基于Canny算子，设计海岸线遥感信息提取算法，探究最优的算法参数配置。3.使用自建数据集，对算法进行准确性和精度的评估。并与其他常用的算法进行比较和分析。4.实际应用：通过融合多源数据，进行基于Canny的海岸线遥感信息提取。三、拟定方案及预期目标1.通过调研和分析，确定最优的Canny算子参数配置和海岸线遥感信息提取算法。2.针对自建数据集，使用Canny算子进行海岸线遥感信息的提取，并进行准确性和精度的计算和评估。预期准确性达到90%以上，精度达到85%以上。3.与其他常用算法进行比较和分析，验证Canny算子在海岸线遥感信息提取中的优势。4.应用该算法进行实际的海岸线遥感信息提取，融合多源数据，获取更全面、更准确的数据，提供数据服务支持。四、研究过程及时间安排1.第一阶段：调研海岸线遥感信息提取的相关研究，确定研究方法和内容。(3周)2.第二阶段：基于Canny算子设计海岸线遥感信息提取算法，并确定核心参数。(4周)3.第三阶段：构建自建数据集，使用Canny算子进行海岸线遥感信息提取，并进行准确性和精度的计算和评估。与其他常用算法进行对比分析。(6周)4.第四阶段：在实际应用中应用该算法进行海岸线遥感信息提取，融合多源数据，获得最终数据。(3周)5.第五阶段：编写论文，撰写研究报告。(4周)五、参考文献1.Fu,X.,Tong,X.,&Wang,Q.(2018).ExtractionofCoastlineinRemoteSensingImagesBasedonCombinedFeaturesofSpatialandEdgeInformation.JournalofCoastalResearch,SI81(sp1),90-94.2.Bi,Y.,&Wu,G.(2019).CoastlineExtractionMethodBasedonDual-EdgeCannyAlgorithmandImprovedSegmentation.IEEEAccess,7,122834-122842.3.Liu,T.,&Chen,X.(2020).ANovelMethodofAutomaticExtractionofCoastlinefromSatelliteRemoteSensingImageBasedonEdgeDetection.IEEEAccess,8,143995-144006.