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卫星遥感影像处理系统浏览图生成与云掩膜生成模型的设计与实现的开题报告
一、研究背景和意义
卫星遥感影像处理系统是目前广泛应用于自然资源及环境监测、农业生产、气象预报、城市规划等领域的一种先进技术。卫星遥感影像处理系统的浏览图和云掩膜是卫星遥感应用中重要的处理步骤，对于正确的数据提取和分析有着决定性的影响。
目前，针对卫星遥感影像的浏览图和云掩膜的生成，已有较多的研究和应用。但是，由于不同卫星和传感器的差异，遥感影像的图像质量、分辨率、光谱波段等差异，这些都会对浏览图和云掩膜的生成产生影响。因此，如何在不同的遥感影像上实现准确、高效的浏览图和云掩膜的生成，成为了一个具有挑战性的研究实践问题。
基于此，本文拟采用深度学习技术，设计一种基于遥感影像的浏览图生成和云掩膜生成模型，以提高遥感影像处理的效率和准确性，充分发挥遥感技术在生产、环保、资源监测等领域的应用价值。
二、研究内容和步骤
1.遥感影像浏览图生成算法研究
(1)研究遥感影像预处理方法，降低噪声，增强影像质量；
(2)基于深度学习技术设计遥感影像浏览图生成模型；
(3)对比测试常规方法和深度学习模型的表现，验证深度学习模型的有效性。
2.遥感影像云掩膜生成算法研究
(1)研究遥感影像中云的特点和云掩膜的基本概念；
(2)基于深度学习技术设计遥感影像云掩膜的生成模型；
(3)对比测试常规方法和深度学习模型的表现，验证深度学习模型的有效性。
3.系统实现与应用测试
(1)建立卫星遥感影像处理系统；
(2)实现浏览图和云掩膜的自动化生成；
(3)测试系统的性能与效果，评价系统的实用性和可行性。
三、初步研究成果
目前，本研究已经完成了遥感影像数据集的获取和处理，预处理包括遥感影像的ETM校正、影像增强、图像增广、数据集切分等步骤。并且，已经初步完成了基于深度学习的遥感影像浏览图生成和云掩膜生成模型的设计，并进行了实验验证。
初步实验结果表明，本文设计的基于深度学习的遥感影像浏览图生成模型具有较好的效果和速度，可以有效减少浏览图的生成时间和提高准确率。云掩膜生成模型通过卷积神经网络对卫星遥感影像进行分类，自动化检测出云或阳光、水、苔藓等类型，较好地解决了云遮挡在遥感数据中的问题。
四、预期研究成果
本研究拟提出一种基于深度学习技术的卫星遥感影像处理系统浏览图生成和云掩膜生成模型，旨在提高遥感影像处理的效率和准确性，拓宽遥感技术在生产、环保、资源监测等领域的应用价值。预期研究成果包括：
(1)设计出一种基于遥感影像的浏览图生成和云掩膜生成模型，经过实验验证，模型具有准确性高、速度快等优点；
(2)建立一套完整的卫星遥感影像处理系统，实现浏览图和云掩膜的自动化生成，提高处理效率；
(3)提供一种新的处理遥感影像的方法，对相关领域的研究和应用具有一定的推动作用。
综上所述，本项目的预期成果将能够提高卫星遥感影像处理的准确性和效率，有助于推动遥感技术在生产、环保、资源监测等领域的应用，具有一定的科研意义和社会价值。