基于支持向量机的多特征融合云检测研究的开题报告.docx

基于支持向量机的多特征融合云检测研究的开题报告
一、研究题目
基于支持向量机的多特征融合云检测研究
二、研究背景和意义
随着云计算、物联网、大数据等技术的日益普及和应用，云检测已成为对地球观测数据进行自动化分析处理的重要手段之一。云检测不仅具有重要的科学价值，能够为气象预报、地表覆盖分类、环境监测等领域提供基础数据，同时也具有广泛的应用前景。
目前云检测的方法主要分为基于阈值的云检测和基于特征的云检测两种。基于阈值的云检测方法简单易用，但缺乏对云和非云像元的较好分界，且很难处理不同季节、地区、精度的卫星数据。基于特征的云检测方法则是通过分析卫星数据中的图像特征来进行判断，能够较好地对云和非云像元进行分类，但在样本选择和特征提取等方面仍存在一定的问题。
为解决上述问题，本研究将基于支持向量机的多特征融合云检测算法应用于卫星数据分析中。支持向量机是一种广泛应用于模式识别和分类问题的强大方法，其具有较好的分类能力和泛化性能。同时，本研究将建立一种多特征融合云检测模型，综合运用空间、时间、光谱等多种特征参数，使得云检测结果更加准确、稳定。
三、研究内容和方法
本研究的主要内容和方法如下：
1.支持向量机理论的了解和研究，包括支持向量机的分类思想、求解方法、核函数等方面；
2.卫星遥感数据处理，包括对卫星数据的预处理、校正、标准化等处理方法；
3.特征提取和选择，包括常见的空间、时间、光谱等特征参数的提取和选择方法，探索寻找最优的特征组合；
4.建立支持向量机的多特征融合云检测模型，实现对卫星数据中云和非云像元的自动化分类；
5.对模型进行验证和评价，通过真实卫星数据的检验，评价模型的检测精度、稳定性和适应性；
6.结果分析和讨论，探究模型的局限性和发展方向。
四、研究目标和预期成果
本研究的目标是建立基于支持向量机的多特征融合云检测模型，实现对卫星数据中云和非云像元的自动化分类，并通过实验证明其检测精度、稳定性和适应性。预期的成果包括：
1.建立一种多特征融合云检测模型，综合运用空间、时间、光谱等多种特征参数，实现对云和非云像元的自动化分类；
2.获得最优的特征组合，提升云检测的准确性和稳定性；
3.确定支持向量机模型的核函数和优化参数，提升模型的泛化性能；
4.验证模型的检测精度和稳定性，分析模型的局限性和未来的发展方向。
五、研究计划和进度安排
本研究的计划和进度安排如下：
1.第一阶段（1-2个月）：研究支持向量机的理论，并对卫星遥感数据进行处理和分析。
2.第二阶段（2-3个月）：研究特征提取和选择方法，并确定最优的特征组合。确定支持向量机模型的核函数和优化参数。
3.第三阶段（3-4个月）：建立支持向量机的多特征融合云检测模型，进行初步模型验证。
4.第四阶段（4-6个月）：完善模型，对模型进行验证和评价，并进行结果分析和讨论。
5.第五阶段（6-7个月）：撰写论文，并准备学术会议的报告。
六、预期的参考文献
1.Chang,C.-C.,&Lin,C.-J.(2011).LIBSVM:Alibraryforsupportvectormachines.ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology(TIST),2(3),27.
2.Hall,D.K.,&Riggs,G.A.(2016).MODIS/TerraBRDF/NBAR/Albedo16-DayL3Global500mSINGridV006.NASAEOSDISLandProcessesDAAC.
3.Jia,X.,Li,X.,Shang,K.,Chen,X.,&Wu,J.(2019).AMulti-ScaleApproachforCloudDetectiononFY-2C/DImagery.RemoteSensing,11(6),726.
4.Liang,L.,Fang,S.,Zhang,X.,Gao,X.,Li,X.,&Wang,S.(2019).Accurateclouddetectioninremotelysensedimageryusingconvolutionalneuralnetworkandfeaturelearning.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,150,291-300.
5.Zhao,N.,Zhang,H.,Xie,X.,Zhang,T.,&Hu,Z.(2016).Anewclouddetectionmethodinheavilycontaminatedremotesensingimagerybasedonsupportvectormachine.InternationalJournalofRemoteSensing,37(23),5737