基于深度学习的高分遥感影像农业大棚提取方法研究的开题报告.docx

基于深度学习的高分遥感影像农业大棚提取方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
农业大棚是指专门用于农业生产的一种保护性设施，近年来受到了国内外的广泛关注。大棚内部环境控制能力强，可以为作物提供适宜的生长环境，提高作物产量和质量。因此，对农业大棚进行精准管理对于提高农业生产效益、促进农村经济发展具有重要意义。而遥感影像是评估和监测农业大棚的一种重要手段，其可以帮助农业工作者及时发现和解决问题，提高生产效率、降低风险。
然而，由于农业大棚与其它物体的差异不大，传统遥感影像处理中，难以准确识别和提取农业大棚，因此需要一种更加先进的遥感影像农业大棚提取方法。基于深度学习的遥感影像提取方法可以通过更加精确的语义分割，实现对农业大棚的准确定位和提取，为更加高效的农业管理奠定了基础。
二、研究内容
本文将采用基于深度学习的遥感影像识别技术，研究农业大棚的自动化提取方法。具体研究内容如下：
1.深度学习理论基础的研究：深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习模型。本章将介绍深度学习的基本原理、常用算法和框架，以及在遥感影像提取中的应用现状和发展趋势。
2.遥感影像数据预处理：遥感影像数据存在噪声、光照度差异、云层、阴影等问题，本文将介绍在农业大棚提取过程中需要采用的遥感影像数据预处理方法，以保证提取结果的准确性和可靠性。
3.基于深度学习的卷积神经网络模型设计：本研究将采用深度学习方法，构建适用于农业大棚遥感影像提取的卷积神经网络模型。本章将介绍模型的结构、参数设置和训练方法。
4.农业大棚提取算法实现：本章将介绍利用卷积神经网络模型实现农业大棚自动化提取的算法，以及对农业大棚提取结果的评估和分析。
5.算法实验与结果分析：为了验证算法的有效性和性能，本文将采用多组遥感影像进行实验测试，并分析算法的准确性、鲁棒性和适用性。
三、研究方法和技术路线
本文将采用深度学习的方法，研究农业大棚的自动化提取算法。具体研究方法和技术路线如下：
1.数据收集：在遥感影像数据集中，选取与农业大棚相关的高分辨率遥感影像数据集合。
2.数据预处理：将遥感影像进行预处理，包括图像的去噪、平滑、增强和规范化等操作，以提高图像质量和降低误差。
3.算法设计：基于卷积神经网络构建适用于农业大棚遥感影像的提取模型，包括网络的结构、参数设置和训练方法。
4.算法实现：利用Python编程语言和深度学习框架Tensorflow实现算法，并进行性能测试和算法分析。
5.结果分析：对算法的稳定性、精度和实用性进行分析，比较所提取的农业大棚区域与真实大棚区域，评估算法的效果。
四、研究进度安排
本文的研究周期为八个月，具体进度安排如下：
第一阶段：完成深度学习理论基础的研究，遥感影像数据预处理方法的探索，时间：1个月。
第二阶段：设计合适的卷积神经网络模型，进行网络训练和测试，时间：2个月。
第三阶段：构建农业大棚提取算法，并对算法进行性能和稳定性测试，时间：2个月。
第四阶段：进行程序优化和性能优化，改进算法并丰富实验，时间：2个月。
第五阶段：完成论文撰写及相关研究成果的展示，时间：1个月。
五、预期成果
1.提出一种基于深度学习的遥感影像农业大棚提取算法。
2.实现该算法并对其进行实验验证，并评估其在大棚提取方面的性能表现和实用价值。
3.利用Python编程语言和深度学习框架Tensorflow实现算法，并开发出可视化工具。
4.推广本文的研究成果，提高农业大棚识别的效率和准确性。
六、参考文献
[1]NarenDathaTG,KasthuriBalajiV.Automaticextractionoffeaturesfromhighresolutionsatelliteimagesusingconvolutionalneuralnetworks[J].ISPRS-InternationalArchivesofthePhotogrammetry,RemoteSensingandSpatialInformationSciences,2017.
[2]HongQ,ParkS,ChauhanSS,etal.CNN-basedsemanticsegmentationofhigh-resolutionremotesensingimages[J].IEEEJournalofSelectedTopicsinAppliedEarthObservationsandRemoteSensing,2018,11(8):2579-2590.
[3]LinTY,GoyalP,GirshickR,etal.Focallossfordenseobjectdetection[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2018,42(4