基于小波变换和模糊C均值聚类的遥感图像变换检测的任务书.docx

基于小波变换和模糊C均值聚类的遥感图像变换检测的任务书
一、选题背景
遥感技术是现代空间技术中的重要组成部分，可以为地球空间环境提供丰富的信息。遥感图像变换检测是遥感图像处理中关键的一步，主要目的是检测出图像中不同变换或变化的区域。为了提高遥感图像变换检测的精度和效率，需要采用一些新的方法和技术。
二、选题意义
遥感图像变换检测广泛应用于地理信息系统、城市规划、土地利用、农业生产等领域。遥感图像变换检测具有时效性、全面性和可靠性等优点，可以为决策者提供实时和准确的信息，为政府的规划和管理工作提供有力的支持。因此，探究一种基于小波变换和模糊C均值聚类的遥感图像变换检测方法，具有重要的理论和实际意义。
三、主要内容
1.研究小波变换理论，探究小波变换在遥感图像变换检测中的应用。
2.研究模糊C均值聚类理论，探究模糊C均值聚类在遥感图像变换检测中的应用。
3.基于小波变换和模糊C均值聚类算法，设计遥感图像变换检测模型。
4.利用遥感图像数据集，实现模型的编程实现，进行实验验证。
5.对模型进行实验结果分析，评估模型的优劣，并总结研究成果。
四、预期成果
1.提出一种基于小波变换和模糊C均值聚类的遥感图像变换检测方法。
2.研究小波变换和模糊C均值聚类理论，深入探究它们在遥感图像变换检测中的应用。
3.实验验证所提出的方法在遥感图像变换检测中的有效性和可行性。
4.分析实验结果，评估所提出方法的优劣，并指出未来发展方向。
五、研究步骤
1.研究小波变换理论。
2.研究模糊C均值聚类理论。
3.结合小波变换和模糊C均值聚类理论，提出基于小波变换和模糊C均值聚类的遥感图像变换检测方法。
4.收集遥感图像数据集，进行实验验证。
5.对实验结果进行分析和评估。
6.总结研究成果，对未来发展方向进行探讨。
六、参考文献
1.QiH,WangY.UrbanRegionChangeDetectionUsingVeryHigh-ResolutionMultispectralImages[C]//InternationalWorkshoponEarthObservationandRemoteSensingApplications.Springer,Cham,2020:155-166.
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4.SaranyaP,NirmalaMK,SenthilkumarG.KernelBasedSegmentationinWaveletDomainforSARImage[C]//2018InternationalConferenceonComputerCommunicationandInformatics(ICCCI).IEEE,2018:1-5.
5.WanZ,GuanY,CaoS,etal.Automaticroadextractionfromhigh-resolutionremotesensingimageryviamultiscalewavelettransformationandmultifeaturesactivecontourmodel[J].InformationSciences,2018,433:276-290.