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基于多尺度分解的遥感影像融合关键技术研究的开题报告
一、选题背景
遥感数据融合可以提高遥感数据的空间分辨率和光谱分辨率，为地学应用提供更高精度的信息，已广泛应用于土地利用/覆盖分类、行业监测、环境监测、军事目标识别等领域。但是，不同传感器的遥感数据（如光学和雷达）具有不同的分辨率、光谱波段和传感器特性，因此涉及到数据融合的多种技术和方法。
基于多尺度分解的遥感影像融合技术能够利用多尺度分析的优点，同时解决了遥感数据融合的问题，实现对图像的局部、全局、多尺度信息特征提取和融合。该技术得到了广泛的研究和应用。
二、选题意义
传统的遥感影像融合方法存在一定的局限性，如模型假设简化、融合效果不佳等问题。基于多尺度分解的遥感影像融合技术具有融合效果好、信息融合的多样性、应用领域广泛等优点，因此吸引了越来越多的研究者的关注。同时，在军事、能源、交通、环境监测等多个领域，也越来越需要高分辨率、高精度的遥感数据来支撑实际应用，因此基于多尺度分解的遥感影像融合技术的研究和应用具有重要意义。
三、研究内容
本文将主要研究基于多尺度分解的遥感影像融合技术的关键技术，包括以下内容：
1.多尺度分解的理论基础及方法。
2.基于多尺度分解的遥感图像融合算法，包括小波变换、离散小波变换、Contourlet变换等方法。
3.针对不同传感器的遥感数据进行多尺度分解，提取多尺度特征信息。
4.将多尺度信息进行融合，重建高分辨率、高质量的遥感影像。
5.对比分析不同方法及算法的融合效果，优化技术方案。
四、研究方法
1.对多尺度分解的相关理论进行系统学习。
2.研究已有的基于多尺度分解的遥感图像融合方法及算法，对比不同方法和算法的效果。
3.采用实际遥感影像作为样本，实现数据预处理和算法实现。
4.将遥感数据进行实验处理，对比、分析算法得到的融合结果。
五、预期成果
本论文预期实现基于多尺度分解的遥感影像融合技术的关键技术研究，达到以下成果：
1.掌握多尺度分解的相关理论及方法。
2.研究多尺度分解在遥感图像融合中的应用，并提取多尺度特征信息。
3.完成基于多尺度分解的遥感图像融合算法的实现及优化。
4.对比分析不同方法和算法的效果。
5.实现对高分辨率、高精度的遥感影像的重建。