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基于Gauss分布的自适应阈值高光谱图像分类研究的开题报告
一、研究背景与意义
高光谱遥感技术能够获取地表物体的高精度光谱信息，具有较高的分类精度和信息丰富度，近年来被广泛应用于地物分类、植被覆盖度估算、环境监测等领域，因此对高光谱图像分类算法的研究具有重要的理论和现实意义。其中，阈值分类是高光谱图像分类中最为简单、直接的一种方法，但是阈值的确定会直接影响分类的准确率。传统的阈值分类方法常常基于固定的阈值，无法适应高光谱图像中不同类别的光谱分布特征，导致分类结果不佳。因此，通过研究基于Gauss分布的自适应阈值高光谱图像分类算法，可以进一步提高高光谱图像分类的准确率和鲁棒性，有重要的理论和实践意义。
二、研究内容和方法
该研究旨在探索一种基于Gauss分布的自适应阈值高光谱图像分类方法。研究内容包括以下方面：
1.分析高光谱图像中不同类别的光谱分布特征，建立高斯分布模型，并通过统计学方法确定各类别的均值和标准差。
2.提出一种自适应阈值分类算法，该算法通过比较样本与均值之间的距离，确定自适应阈值，并根据分类结果更新均值和标准差。
3.将该算法与传统阈值分类算法和常用高光谱图像分类算法进行对比实验，评估算法的分类效果和鲁棒性。
方法方面，将采用MATLAB等软件工具对高光谱图像进行数据分析与处理，并将实现的高光谱图像分类算法部署在GPU集群上以提高计算速度。
三、研究预期结果和意义
预计该研究能够实现基于Gauss分布的自适应阈值高光谱图像分类算法，并通过实验验证算法的有效性和鲁棒性。该算法通过自适应阈值的确定和分类结果的更新，能够适应高光谱图像不同类别的光谱分布特征，提高分类的准确率和鲁棒性。该研究对高光谱图像分类算法的理论研究和实际应用具有重要的意义，同时具有推进高光谱遥感技术发展和应用的实际价值。