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高分辨率光学遥感影像无控制点的几何纠正与目标定位方法研究的开题报告
在遥感学领域中，高分辨率光学遥感影像无控制点的几何纠正（Orthorectification）和目标定位（ObjectLocalization）一直是关注的热点问题。本文旨在研究高分辨率光学遥感影像无控制点的几何纠正与目标定位问题，提出可靠的解决方法，在这一领域做出一定的贡献。
首先，文章将详细介绍高分辨率光学遥感影像的几何纠正与目标定位的背景及意义，主要包括应用场景、现有研究进展等方面。接着，文章将介绍高分辨率光学遥感影像几何纠正与目标定位的基本原理和方法，主要包括GPS/INS提纲法、SIFT法、MANet法等方法的介绍和对比。
然后，文章将提出一种基于深度神经网络的高分辨率光学遥感影像无控制点的几何纠正与目标定位方法，该方法利用深度神经网络处理影像中的特征点，并利用这些特征点与其他影像的特征点之间的相对位置，进行影像几何纠正和目标定位。文章将详细介绍该方法的实现步骤，包括数据预处理、神经网络设计和训练、实验结果分析等。
最后，文章将利用实际高分辨率光学遥感影像数据集进行实验验证，并与已有的方法进行对比，说明本方法的优势和适用性。同时，文章将讨论该方法的局限性和改进方向，并提出未来的研究方向和重点。
通过本文的研究，可以为高分辨率光学遥感影像的几何纠正和目标定位提供可靠的方法和思路，提升遥感技术在资源调查、环境监测、灾害评估等领域的应用能力。