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基于多域联合特征提取的高光谱图像分类关键技术研究的开题报告
摘要：
高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向之一。在实际应用中，由于光谱波段之间的相互作用和噪声的影响，高光谱图像的特征非常复杂。因此，在高光谱图像分类中，如何有效地提取特征成为关键问题，本文基于多域联合特征提取算法，着重探讨其在高光谱图像分类中的应用，以期为高光谱图像分类提供一种有效的方法。
一、研究背景
高光谱成像技术可以获取到地物在不同波段下的反射率，可以提供比多光谱图像更为丰富的光谱信息，能够更加准确地获取到地物的特征信息。因此，高光谱图像在城市规划、环境监测、植被覆盖、农业生产等领域有着广泛的应用。
高光谱图像分类是高光谱图像分析的基础和重要研究方向之一，其主要目的是将高光谱图像分成不同的类别。在实际操作中，由于高光谱图像维度高、噪声多、光谱相关，同时样本类别分布不平衡，使得分类任务难度极大。因此，如何在高光谱图像中有效地提取特征，成为了高光谱图像分类中亟待解决的问题。
二、研究内容及重点
本文将以高光谱图像分类为研究对象，研究基于多域联合特征提取的高光谱图像分类关键技术。其中，主要内容包括：
1.高光谱图像分类技术研究综述
介绍高光谱图像分类的研究发展历程，并对分类算法进行分类，包括传统分类算法和深度学习算法，并具体分析其优缺点，为后续研究提供背景和基础。
2.多域联合特征提取算法研究
介绍多域联合特征提取算法，该算法可以通过联合多个不同领域下的特征，提高特征的区分性和稳定性，从而提高分类精度。具体来说，本文将研究如何将多域特征融合起来，并在高光谱图像分类中进行验证。
3.高光谱图像分类实验设计及仿真分析
将所研究的多域联合特征提取算法应用到高光谱图像分类任务中，并通过实验设计和仿真分析，比较分析所提出的算法与已有分类方法的性能差异，验证算法的有效性。
三、预期研究结果
本文旨在探讨多域联合特征提取算法在高光谱图像分类中的应用，预期研究结果如下：
1.综述高光谱图像分类领域的研究进展和所存在的问题；
2.提出多域联合特征提取算法，解决高光谱图像分类中存在的问题；
3.验证算法在高光谱图像分类中的有效性，并证明所提出的算法在分类精度上具有明显优势；
4.为高光谱图像分类提供一种有效的算法工具。
四、论文结构
本文将分为以下几个部分：
1.绪论，介绍高光谱图像分类的背景和研究的意义；
2.相关研究综述，介绍高光谱图像分类算法的研究发展历程，并对传统分类算法和深度学习算法进行比较；
3.多域联合特征提取算法研究，介绍多域联合特征提取算法的原理和实现方法；
4.高光谱图像分类实验设计及仿真分析，设计实验并进行仿真分析，验证所提出算法的有效性；
5.结论与展望，总结本文的研究内容，并对未来工作进行展望。