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基于非高斯模型的极化SAR图像自动分割关键技术研究的开题报告
一、选题背景
极化合成孔径雷达（PolSAR）在遥感成像领域中具有广泛的应用，其可以提供包括水体、绿地、建筑等不同场景下的高分辨率SAR图像。极化SAR图像由三个极化散射参数组成：S11、S22和S12，其中S12为极化幅度和相位差。为了获得极化SAR图像中地物目标的信息并对其进行分析，需要对其进行自动分割。
对于自动分割，传统的基于高斯模型的算法常常难以处理复杂的场景，尤其是海洋、树林和草地等具有明显非高斯分布特征的场景。现有的基于规则的方法虽然可以有效地进行分类和分割，但是对场景变化和噪声干扰非常敏感。因此，开发一种能够应对复杂场景并且具有鲁棒性的自动分割方法至关重要。
二、研究内容和目标
该研究的主要目标是开发一种基于非高斯模型的极化SAR图像自动分割技术，以应对复杂场景和噪声干扰的影响。具体地，该研究将重点关注以下内容：
1.构建基于深度学习的非高斯模型：我们将使用深度学习技术建立一个能够自适应场景变化和噪声干扰的非高斯模型。通过训练网络，我们可以自动地提取出非高斯特征并用于分类和分割。
2.新型特征提取算法：我们将开发一种新型的特征提取算法，利用极化参数的统计特征和空间相关性来建立新的极化特征空间。这样，我们可以提高自动分类的效率和准确率。
3.基于马尔科夫随机场的分割器设计：我们将设计一个基于标记域边界模型和马尔科夫随机场的分割器来对分割结果进行分析和修正。该分割器可以有效地应对狭窄区域和部分遮挡的情况。
三、研究意义和应用价值
该研究的成果将对PolSAR图像的应用具有重要的意义和价值。首先，该方法可以有效地处理具有非高斯分布特征的场景，并且对噪声干扰具有较强的鲁棒性。其次，该方法可以提高极化SAR图像自动分割的效率和准确率，在资源不足的情况下快速对海岸线、农作物等进行监测和分析。另外，该研究的成果还具有很大的推广和应用前景，可以应用于遥感、地理信息系统等多个领域。
四、研究方法和流程
该研究将采用以下流程：
1.数据采集和处理：我们将选取包括树林、沼泽和海洋等具有非高斯分布特征的场景作为研究对象，收集相应的PolSAR数据。
2.预处理：我们将采用去噪、退斑等预处理方法，保证后续处理的正确性和准确度。
3.特征提取：我们将从极化SAR图像中提取统计特征，并借助空间相关性构建新的特征空间。
4.模型训练：我们将使用深度学习技术建立自适应的非高斯模型，并通过训练网络来提取非高斯特征。
5.标记域边界模型：我们将采用标记域边界模型和马尔科夫随机场来进行自动分割，并对结果进行分析和修正。
五、研究进度安排
该研究的预计进度安排如下：
-第一年：PolSAR数据采集和预处理，特征提取算法的开发和优化，数据集的构建。
-第二年：基于马尔科夫随机场的分割器设计和测试，非高斯模型的开发和训练，研究成果的文献总结。
-第三年：优化模型并测试、对模型进行改进并进行实际应用，论文撰写和答辩准备。
六、预期成果
该研究的预期成果包括：
1.一种基于非高斯模型的极化SAR图像自动分割技术。
2.针对复杂场景和噪声干扰的新型标记域模型和马尔科夫随机场算法。
3.实验结果和论文发表。
七、研究困难和重点
1.由于极化SAR图像的高复杂度和数据量，需要借助深度学习等技术实现非高斯模型的构建和训练。
2.极化SAR图像中经常存在局部遮挡和多分辨率问题，需要利用马尔科夫随机场算法来进行准确的分割和分析。
3.实验环境条件和设备的选择和匹配。
八、研究经费和资源需求
该研究主要需要相应的极化SAR数据、实验室和计算资源的使用。因此，该研究的经费和资源需求如下：
1.设备和资源：计算机、PolSAR数据、实验室、开发环境等，所需经费估计为50万元。
2.人员需求：本项目需要一名博士生和一名导师共同开展研究工作。
九、结论
本研究计划开展一项基于非高斯模型的极化SAR图像自动分割技术研究，旨在提高极化SAR图像的自动分割效率和准确度，在一定程度上解决开发一种能够应对复杂场景并且具有鲁棒性的自动分割方法的重要问题。