面向对象的高分辨率遥感图像变化检测方法研究的开题报告.docx

面向对象的高分辨率遥感图像变化检测方法研究的开题报告
1.研究背景
高分辨率遥感技术在地学、城市规划、环境监测、水资源管理等领域中得到了广泛的应用。遥感图像变化检测是高分辨率遥感技术的重要应用之一，其可以通过对遥感图像序列的分析，提取出两幅或多幅遥感图像之间的差异信息，进而得到目标发生变化的区域。在实际应用中，对于一些非常细小，但重要的目标（如建筑物、道路等）进行定位和识别较为困难，而面向对象的遥感图像变化检测方法能够很好地解决这一问题。
2.研究目的
本研究旨在探索一种高效、准确的面向对象的遥感图像变化检测方法，实现对于高分辨率遥感图像中细小目标变化的快速定位和识别。具体的研究内容包括：
（1）建立面向对象的遥感图像变化检测模型，结合现有的遥感图像特征提取方法，对遥感图像序列中的各个对象进行分类。
（2）探索一种基于深度学习的遥感图像变化检测方法，尝试利用深度神经网络对目标进行编码，提取出更具有判别性的特征。
（3）运用时间序列分析方法提取遥感图像序列中目标的空间-时间特征，以实现更为细致的目标分析和变化检测。
3.研究方法
（1）基于现有的遥感图像特征提取方法，利用对象级别的分割技术将遥感图像序列中的各类目标分类。
（2）构建面向对象的遥感图像变化检测模型，将遥感图像序列转化为空间-时间特征数据，并实现动态目标识别与追踪。
（3）采用深度学习网络，如卷积神经网络、循环神经网络等，提取遥感图像序列中的特征表示，解决数据复杂性和计算复杂度的问题。
（4）结合时间序列分析方法，实现遥感图像序列中的目标特征分析和变化的检测。
4.研究意义
本研究将为高分辨率遥感图像变化检测领域的发展提供新的研究思路和方法，具有重大的科学意义和应用价值。首先，本研究将鲜明地强调面向对象的遥感图像变化检测方法的实用性，实现更精确的目标划分和分类，并能提高目标变化检测的准确度。其次，本研究希望将深度学习技术应用到遥感图像变化检测中，以实现目标特征的自学习和自适应，能够提高变化检测的智能度和自动化程度。最后，相对于传统方法，时间序列分析不仅可以深入研究遥感图像序列中目标的时空演化规律，而且还可以发现更多的隐含变化信息，具有较高的研究价格和实用价值。
5.研究计划
（1）第一年：建立面向对象的遥感图像变化检测模型，研究对象级别的分割技术，完成对目标的分类和检测；
（2）第二年：探索基于深度学习的遥感图像变化检测方法，分析深度神经网络在遥感图像特征提取中的应用，整合时间序列分析方法，提高变化检测的准确度和精度；
（3）第三年：运用实验数据进行算法评估和测试，对研究成果进行总结和评估，并进行商业化推广和应用。
6.参考文献
[1]XiaojunJiang,YingShen,andJingZhou.(2019).ChangeDetectionofHigh-ResolutionRemoteSensingImagesBasedonBackgroundSubtractionandDynamicRegionMerging.IEEEAccess,7:56033-56045.
[2]XianSun,QiliangYang,andLiefengBo.(2018).Lidarandmultispectralimagefusionforbuildingextractionbasedonobject-levelsegmentation.RemoteSensing,10(7):1103.