基于纹理融合的高分辨率遥感图像分类方法研究的开题报告.docx

基于纹理融合的高分辨率遥感图像分类方法研究的开题报告
一、研究背景
随着遥感技术的不断发展，获取了大量高分辨率遥感图像数据。这些数据在自然资源评价、环境监测、城市规划等方面具有重要应用价值。而对高分辨率遥感图像数据的快速、准确、自动化处理一直是遥感图像处理的重要研究领域。
传统的遥感图像分类方法主要基于像元分类或者目标识别，其依赖于图像的像素信息，忽视了图像的空间和纹理信息。另一方面，当前卷积神经网络(CNN)在图像分类方面的应用已经展现出非常好的效果，并成为当前最热门的研究方向之一。基于CNN的遥感图像分类方法也已经得到了广泛研究。
然而，由于高分辨率遥感图像数据中存在大量的地物复合情况，纹理信息显得尤为重要。因此，挖掘遥感图像中的纹理信息对于提高遥感图像分类的精度和鲁棒性具有重要意义。纹理融合技术应用于高分辨率遥感图像分类中，可以充分利用图像的纹理信息，从而提高分类的效果。
二、研究内容
本文将研究基于纹理融合的高分辨率遥感图像分类方法。具体研究内容如下：
1.对高分辨率遥感图像数据进行预处理和特征提取，获得纹理信息。
2.建立基于CNN的分类模型，利用图像中的像素信息和纹理信息进行分类。
3.根据纹理特征相似性，采用纹理融合技术将多个模型的输出结果融合，得到最终的分类结果。
4.对比分析基于纹理融合和传统方法的分类效果，验证本文所提出方法的有效性。
三、研究意义
本文研究基于纹理融合的高分辨率遥感图像分类方法，可以充分利用图像中的纹理信息，提高分类的精度和鲁棒性。同时，该方法也可以减少图像分类过程中对专家知识和经验的依赖。因此，本研究成果具有重要的应用价值。
四、研究方法
本文采用如下研究方法:
1.针对高分辨率遥感图像特点，采用卷积神经网络(CNN)建立分类模型。
2.对于每个训练样本，提取其纹理特征，并将其加入分类模型进行训练。
3.采用多个不同的分类模型进行训练，并利用纹理融合技术将它们的输出结果融合。
4.对比分析基于纹理融合和传统方法的分类效果，验证本文所提出方法的有效性。
五、预期成果
本文将研究基于纹理融合的高分辨率遥感图像分类方法，预期取得以下成果：
1.建立基于CNN的高分辨率遥感图像分类模型，充分利用纹理信息提高分类效果。
2.提出纹理融合技术，在多个分类模型的输出结果中融合纹理信息，提高分类的准确性。
3.验证基于纹理融合的遥感图像分类方法的有效性和优越性。
六、研究计划
本文研究计划如下：
1.第一年：文献研究，掌握遥感图像分类、CNN、纹理融合等相关知识，完成分类模型的建立和验证。
2.第二年：针对遥感图像数据的特点，提取并融合纹理信息，探究不同纹理融合方式对分类效果的影响。
3.第三年：对比分析本文提出的基于纹理融合的遥感图像分类方法和传统方法的分类效果，验证本文所提出方法的有效性。
4.第四年：撰写毕业论文，完成论文答辩和评审。同时，将研究成果应用于实际遥感图像处理中。
七、参考文献
[1]Gong,H.Y.,Zhang,J.,Xia,Y.,&Fu,Y.(2021).RemoteSensingImageClassificationUsingDeepSpatial-TextureFusedModel.IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,18(5),783-787.
[2]Liu,B.,Wang,Y.,Zhang,S.,Xu,C.,&Li,H.(2020).RemoteSensingImageClassificationBasedonMulti-ScaleFeatureLearningandSpatial-TextureFusion.remotesensing,12(2),320.
[3]Li,Y.,Li,Y.,Li,X.,&Li,F.(2019).AnewtexturefeaturedescriptorforSARimageclassification:Robustanddiscriminative.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,57(6),3192-3208.