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高光谱遥感影像空谱联合分类方法研究的开题报告
一、选题背景和目的
高光谱遥感影像是一种多光谱波段图像，能够提供比常规卫星图像更丰富的光谱信息，在地物分类、资源环境监测等领域具有广泛的应用。然而，高光谱遥感影像数据量较大，光谱维度高，分类难度大，且分类结果容易受噪声和影响因子的干扰。因此，将高光谱遥感影像与空间信息相结合，可以提高分类准确度和可信度。
本研究旨在探究高光谱遥感影像空谱联合分类方法，以提高遥感影像分类的准确度和可信度，以期在实际应用中更好地发挥高光谱遥感影像技术的优势。
二、研究内容和方案
（一）研究内容
1、高光谱遥感影像及其主要特点
2、高光谱遥感影像分类方法综述
3、空谱联合分类方法的原理和步骤分析
4、高光谱遥感影像与空谱联合分类方法的实验研究
（二）研究方案
1、收集高光谱遥感影像数据集及其相关信息
2、分析高光谱遥感影像分类方法的优缺点
3、分析空谱联合分类方法的原理和步骤，提出高光谱遥感影像空谱联合分类方法
4、选取实验区域，进行高光谱遥感影像分类试验，并与传统高光谱遥感影像分类方法进行对比分析
5、评估分类结果，并进行分析总结
三、研究意义和预期成果
（一）研究意义
1、完善高光谱遥感影像分类方法体系，为遥感影像分类技术的进一步推广和应用提供理论基础和技术支持。
2、充分挖掘高光谱遥感影像的信息，提高遥感影像分类的准确度和可信度，并减少影响因子的干扰。
3、为解决高光谱遥感影像分类中存在的一些难点问题提供有益探索和思路。
（二）预期成果
1、明确高光谱遥感影像的特点和分类方法的基础原理。
2、分析空谱联合分类方法的优点，并提出高光谱遥感影像空谱联合分类方法。
3、进行实验，得出高光谱遥感影像与空谱联合分类方法的分类结果。
4、对比分析高光谱遥感影像空谱联合分类方法与传统分类方法的结果，评估方法的优劣。
四、预期的研究难点和解决方案
1、高光谱遥感影像数据量大，光谱维度高，分类难度大，如何从中提取有效的分类特征。
解决方案：对光谱数据进行降维处理，提取有效特征，减少数据噪声的影响。
2、空谱联合分类方法中如何将空间和光谱信息有效地结合在一起。
解决方案：采用像元级的分类方法，将空间信息和光谱信息相结合，保证分类结果可靠性。
3、实验数据集的选取和准备
解决方案：选取典型并具有代表性的区域进行实验，尽可能涵盖各种不同的地物类型，确保实验结果的可靠性和有效性。
五、研究进度安排
第一阶段（1-2个月）：收集高光谱遥感影像数据及其相关信息，分析高光谱遥感影像分类方法的优缺点。
第二阶段（3-4个月）：分析空谱联合分类方法的原理和步骤，提出高光谱遥感影像空谱联合分类方法。
第三阶段（5-7个月）：选取实验区域进行高光谱遥感影像分类试验，并与传统高光谱遥感影像分类方法进行对比分析。
第四阶段（8-9个月）：评估分类结果，并进行分析总结。
第五阶段（10-12个月）：完成论文撰写和论文答辩。
六、参考文献
1.王慧玲.高光谱遥感影像分类方法综述[J].图学学报,2011,32(12):1493-1504.
2.徐宝杰,高思敏.高光谱遥感影像分类技术研究现状及展望[J].现代计算机,2015(5):72-75.
3.王文婷,梁建文,陈立人.基于PSO-SVM的高光谱遥感影像分类方法[J].系统工程与电子技术,2018,40(9):1893-1899.
4.张春光,郭优.基于空谱联合分类的高光谱遥感影像分类[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(9):1295-1300.
5.何志煌,许燕君,张铎.基于信息熵权值的高光谱遥感影像分类方法[J].计算机技术与发展,2018(5):88-91.