高分辨率遥感影像融合及面向对象信息提取研究的开题报告.docx

高分辨率遥感影像融合及面向对象信息提取研究的开题报告
开题报告
一、选题的背景和意义
遥感技术在空间信息领域中具有广泛应用，通过空间遥感影像的获取和分析，可以获得大量的地理信息，如地表覆盖状态、地形地貌、水文气象等。高分辨率遥感影像具有高空间分辨率、大覆盖面积、多场景观测等特点，为地理信息提取、环境监测、资源管理等提供了有效的数据支持。然而，高分辨率遥感影像存在信息冗余和局限性的问题，为了有效地利用这些数据，需要进行影像融合和面向对象信息提取的研究。
影像融合是指将多个不同传感器获得的高分辨率遥感影像融合成一个具有更高分辨率和更丰富信息的影像，以实现更精确的空间分析和应用需求。目前常用的影像融合方法有基于小波变换的融合、基于主成分分析的融合、基于多源信息融合的融合等。面向对象信息提取是指利用高分辨率遥感影像的空间信息和特征来构建地物对象的识别和分类模型，实现地物信息的提取和更新。目前常用的面向对象信息提取算法有基于规则的分类、基于特征空间的分类和基于神经网络的分类等。
本文将重点研究高分辨率遥感影像融合和面向对象信息提取，探索高效准确的方法，对地理信息的获取和分析提供更为精细的数据支持。
二、研究的内容和方法
本文研究的内容主要包括高分辨率遥感影像融合和面向对象信息提取。具体研究内容如下：
1.高分辨率遥感影像融合方法研究。通过分析不同影像融合方法的优缺点，确定合适的影像融合算法，在结合地物对象分类特征的情况下进行影像融合，从而得到更为精准、全面的地物信息。
2.基于面向对象的高分辨率遥感影像地物信息提取方法研究。针对高分辨率遥感影像的地物特征进行分析，构建面向对象的地物提取模型，探索通过评估地物特征和空间关系建立分类规则，解决遥感影像分类中混淆现象产生的问题。
研究方法主要包括以下几个部分：
1.数据采集。使用高分辨率遥感影像数据进行实验研究，获得丰富的空间信息和地物特征。
2.影像融合。通过对不同融合算法的分析，确定合适的融合算法，并将其应用于实验数据，得到高分辨率遥感影像融合图像。
3.面向对象信息提取。基于地物对象等特征，构建面向对象的地物提取模型，并进行分类和规则建立，实现地物信息的提取和分类。
4.验证和评估。通过对实验数据和结果进行验证和评估，分析研究方法的优劣及应用效果。
三、预期的研究成果
通过本文的研究，预期能够实现以下几个方面的成果：
1.确定适合高分辨率遥感影像的影像融合算法，得到高质量的融合图像，为地理信息提取和应用提供更精细数据支持。
2.基于面向对象的地物信息提取方法，能够有效地提高高分辨率遥感影像的识别和分类精度，为环境监测、城市规划和资源管理等提供更精确的空间信息。
3.通过对高分辨率遥感影像融合和面向对象信息提取的研究，能够推广遥感技术在地理信息领域的应用，提高遥感技术的应用效率和水平。
四、研究的进度安排
本文研究的进度安排如下：
第一年：
1.阅读已有文献，分析研究现状和问题。
2.采集不同传感器遥感影像数据，初步分析地物特征和分类误差。
3.探索影像融合算法，得到高质量的融合影像。
第二年：
1.分析地物分类特征，构建基于面向对象的地物提取模型。
2.验证和评估地物提取模型的效果。
3.探索地物特征和空间关系的分类规则建立。
第三年：
1.将影像融合技术和面向对象信息提取技术相结合，实现更为精细的地物信息提取和分类。
2.对实验结果进行评估和验证，总结遥感影像融合和面向对象信息提取的应用效果。
五、参考文献
1.张诚，于明坚，王琳.高分辨率遥感影像融合技术及其应用综述[J].遥感技术与应用,2016,31(5):883-891.
2.杨金江，李华，张立新.面向对象的高分辨率遥感影像地物信息提取研究[J].北京邮电大学学报,2015,38(3):79-86.
3.潘洁.基于高分辨率遥感影像的地物对象面向对象信息提取研究[D].长春:吉林大学,2017.
4.刘丽红，吴敏，张文超.高分辨率遥感影像融合加速方法研究[J].科学技术与工程,2016,16(3):108-111.