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基于协作表示的多时相遥感图像变化检测研究的开题报告
一、研究背景和意义
遥感图像变化检测是遥感应用中重要的研究领域之一。对于具有多时相的遥感图像，变化检测是提高遥感监测能力、进行城市规划、森林管理、环境监测等方面的重要手段。
随着遥感技术的不断进步，遥感图像的分辨率、覆盖面积和采集周期等指标逐渐增强，但是仍然存在许多挑战，比如大规模数据处理，特征提取和分析等。因此，开展多时相遥感图像变化检测研究实现快速、准确的变化检测对于国家和地方应用和决策有着重要意义。
合理的变化检测方法能够为生物、农村领域、森林和水资源管理提供基础数据，可以使国家和地方相关部门进行快速反应和决策。同时，变化检测还可以对气候变化、土地利用和土地覆盖进行研究，从而更好的保护和管理自然资源。
二、研究问题和内容
目前，关于多时相遥感图像变化检测存在的问题主要有以下几个方面：
1.大规模遥感数据处理能力不足；
2.图像特征提取方法不完善；
3.难以去除掉非变化像素点的干扰；
4.可能存在遥感图像配准误差导致的变化检测误差。
因此，为了解决以上问题，在本次研究中，我们主要通过基于协作表示的方法进行多时相遥感图像变化检测。具体内容如下：
1.针对大规模遥感数据处理的困境，通过GPU技术解决运算速度较慢的问题
2.基于协作稀疏表示方法提取遥感图像特征，利用约束条件建立遥感图像的字典，增加了模型的鲁棒性和稳定性。
3.设计基于稀疏表示的正则化变化检测模型，利用大规模标注的变化数据作为样本进行学习，快速准确地实现遥感图像多时相变化检测的任务。
4.通过比较不同的遥感配准算法，确定配准误差的最小值，提高变化检测算法的准确性。
三、预期研究结果
通过本次研究，预期可以实现以下预期结果：
1.提出基于协作表示的多时相遥感图像变化检测方法，比传统方法更加鲁棒和准确。
2.通过GPU技术对大规模遥感数据处理加速，实现对复杂场景下的变化检测任务的快速响应能力。
3.提高遥感图像变化检测算法的准确性，只需较小的配准误差容忍度，就可以得到较好的结果。
四、研究进度计划
本次研究一共分为以下几个阶段：
第一阶段：阅读相关文献，加深对协作表示和变化检测的理解。预计用时1周。
第二阶段：设计和实现基于协作表示的遥感图像特征提取算法，预计用时2周。
第三阶段：基于协作表示的变化检测模型的设计与实现，预计用时3周。
第四阶段：将变化检测算法与不同的配准算法进行比较，预计用时1周。
第五阶段：撰写论文和总结。预计用时2周。
五、参考文献
1.Shi,W.,Gao,J.,Wang,Z.,Kong,X.,&Miao,Y.(2019).Multi-temporalremotesensingimagechangedetectionbasedonlow-rankrepresentation.IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,57(5),3126-3136.
2.Liu,J.,Wu,B.,Song,H.,&Zhang,Y.(2018).Multi-temporalhigh-resolutionremotesensingimagechangedetectionbasedonathree-dimensionaldictionary.RemoteSensing,10(11),1714.
3.Peng,J.,Chen,Y.,Wu,Q.,&Gong,J.(2021).RemoteSensingImageChangeDetectionviaJointCollaborativeRepresentationandSpatialSmoothnessPrior.RemoteSensing,13(10),1907.