基于超像素的遥感图像海岸线检测与海岸带地物分类的开题报告.docx

基于超像素的遥感图像海岸线检测与海岸带地物分类的开题报告
一、研究背景及意义
海岸带是海陆交界处的生态过渡区域，具有较高的经济、生态和环境保护价值。近年来，随着人口的持续增长和城市化进程的不断加快，极大地影响和改变了海岸带的自然生态环境，出现了一系列的环境问题。因此，对海岸带进行科学、全面的研究有重要的现实意义。
遥感技术由于其无接触式、高精度、大范围、多尺度的特点，已经成为海岸带研究中的重要手段。其中，海岸线检测和海岸带地物分类是遥感影像处理的关键问题。
目前，对于海岸线检测，传统的方法主要是基于阈值分割和边缘检测算法，但对于纹理、颜色、光照等问题容易造成干扰和误判，因此准确率不稳定。而超像素的方法在海岸线提取中得到了广泛应用，可以有效处理海岸带地物的多样性和复杂性。
同时，海岸带地物分类又是海岸带研究中一个非常重要的问题。传统的方法多采用像元分类或基于对象的方法，但对于海岸带的单纯像元大小尺寸不一致的问题考虑不够充分。因而使用基于超像素的方法提取海岸带地物特征具有一定的优势。
基于超像素的遥感图像海岸线检测与海岸带地物分类，可以在遥感图像处理研究中有重要的应用价值，具有实际应用社会和科学研究意义。
二、研究内容
本文主要研究基于超像素的遥感图像海岸线检测与海岸带地物分类方法。
（1）海岸线检测
考虑使用超像素分割方法对遥感图像进行划分，得到更具有代表性和普适性的图像块。然后采用几何和纹理信息来构建超像素的海岸线特征，进而实现海岸线自动检测。
（2）海岸带地物分类
同样使用超像素分割进行处理，结合颜色、形状、纹理等多种特征参数，综合考虑进行海岸带地物分类。
三、研究方法
（1）超像素分割
将遥感图像进行超像素分割，使得图像的小区块具有更为一致的特征。采用自适应超像素分割算法，结合纹理特征、颜色特征等相应参数因素，进行遥感图像处理。
（2）海岸线检测
将超像素分割后的区域进行特征提取，结合周围层形、纹理和颜色特征，采用分类器进行分类和监测。
（3）海岸带地物分类
在进行超像素划分和特征提取后，进一步运用数据挖掘和分类技术，结合相关算法，进行海岸带地物分类。
四、进展和计划
目前本人已完成遥感图像预处理环节，成功完成超像素分割过程，初步构建了海岸线检测和海岸带地物分类流程。下一步计划是进一步完善模型算法，提高识别准确率，同时进行更多的实验和数据验证工作。
五、研究创新和意义
（1）采用超像素分割方法处理海岸线检测和海岸带地物分类问题，能够提高识别准确率，改善传统算法的不足。
（2）该研究能够更好地发挥遥感技术在海岸带研究领域的应用，为海岸带保护和管理提供科学依据，对于环保事业具有重要的意义。
（3）同时，本文探索了一种新的遥感图像处理方法，对于遥感图像的研究和处理也有一定的参考和借鉴价值。