基于半监督分类的遥感图像云判方法研究的开题报告.docx

基于半监督分类的遥感图像云判方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
在当前的遥感图像处理领域中，云的遮挡和干扰是一个普遍存在的问题。由于云的遮挡会导致遥感图像无法正常获取目标信息，因此准确判定云的出现位置和范围，可以提高遥感图像的利用率和应用价值。基于半监督分类的遥感图像云判方法对于遥感图像云判问题有着广泛的应用前景。
基于半监督分类的遥感图像云判方法利用少量标注样本和大量未标注样本进行分类，降低了标注成本和减少了样本带来的误差，同时有效提高了分类精度。因此，研究开发基于半监督分类的遥感图像云判方法，对于提高遥感图像处理的自动化和准确性，具有重要的意义和深远的影响。
二、研究内容和方向
本论文旨在研究基于半监督分类的遥感图像云判方法，主要包括以下研究内容和方向：
1.分析遥感图像中云的特征，确定云判定的标准；
2.研究半监督分类算法的理论和方法，探究其在遥感图像云判中的应用；
3.建立基于半监督分类的遥感图像云判模型，选取适当的特征和算法；
4.构建实验数据集，进行实验验证和结果分析；
5.研究技术实现手段以及算法的优化和改进。
三、研究方法和步骤
1.收集遥感图像数据，包括卫星遥感图像数据和样本数据集；
2.进行云特征分析，确定云判定的标准；
3.研究半监督分类算法的理论和方法，并确定适合遥感图像云判的算法；
4.利用少量标注数据和大量未标注数据，构建基于半监督分类的遥感图像云判模型；
5.构建实验数据集，进行实验验证和结果分析；
6.研究并实现算法的优化和改进。
四、预期成果和意义
本研究预期达到以下成果：
1.建立基于半监督分类的遥感图像云判模型，实现遥感图像云判的自动化和准确性；
2.在现有的遥感图像云判算法基础上，进行算法的优化和改进，提升分类精度；
3.提供基于半监督分类的遥感图像云判研究方法和理论参考，促进遥感图像处理的自动化和智能化；
4.推动遥感技术的应用和发展，为社会和国家的发展做出一定的贡献。
五、研究难点和挑战
1.遥感图像云判的标准和特征分析；
2.半监督分类算法的选择和优化；
3.构建合理的实验数据集，保证实验结果的可靠性；
4.算法的优化和改进，提高分类精度。
六、研究进度安排
1.阶段性成果（50%）：实现基于半监督分类的遥感图像云判模型；
2.阶段性成果（70%）：完成算法优化和改进；
3.阶段性成果（90%）：完成实验验证和结果分析；
4.阶段性成果（100%）：完成论文撰写和答辩准备。
七、参考文献
1.GaoW,LiD,etal.AnovelmethodfordetectingcloudsinIRSP6AWiFSimagesbasedontextureandmorphology[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2015,36(1):1-13.
2.SunC,HuangS,etal.Clouddetectionforhigh-resolutionremotesensingimagesbasedonsemi-supervisedlearning[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2016,121(C):14-24.
3.WangH,MoX,etal.Anovelclouddetectionmethodforhigh-resolutionremotesensingimagesbasedondeepconvolutionalneuralnetworks[J].RemoteSensing,2017,9(8):792.
4.ZhongY,ZhangF,etal.Superpixel-basedclouddetectionviadeepconvolutionalneuralnetwork[J].RemoteSensing,2018,10(2):280.