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基于多尺度规则集的矿区高分影像地物分类算法研究的开题报告
一、选题背景及意义
高分辨率遥感影像在矿区监测中有着广泛的应用，地物分类是遥感影像处理的一个重要组成部分。在矿区高分影像地物分类中，由于受到地形和遥感数据本身分辨率等因素的影响，地物分类精度较低。因此，矿区高分影像地物分类算法的改进和优化具有很高的实际意义。
针对传统地物分类算法与现有矿区监测软件之间存在分类精度偏低的问题，基于多尺度规则集的矿区高分影像地物分类算法涌现出来。此算法通过融合多尺度信息，同时引入规则集的概念，可以有效提高地物分类精度，并提升矿区监测效率。因此，探究基于多尺度规则集的矿区高分影像地物分类算法，对于提高矿区监测的能力、保障矿资源的合理开发以及保护生态环境都有着十分重要的意义。
二、研究内容
1.基于多尺度的矿区高分辨率遥感影像地物分类
将遥感影像分解为多个尺度，从而使得地物更容易被识别出来。此外，多尺度信息的融合可以进一步提升分类效率。
2.规则集的引入
基于多尺度，引入规则集的概念，设计分类规则，以提高分类精度。
3.算法优化
针对算法中可能存在的算法问题，进行改进和优化，以提高实际应用效果。
三、研究方法
1.影像预处理
对地物分类影像进行预处理，包括影像去噪、增强等。
2.多尺度分割
根据矿区影像分辨率和要求，采用多尺度分割方法，提取相应的特征信息，融合多尺度信息。
3.规则集设计
规划矿区影像的分类规则集，对不同类型的地物进行区分。
4.分类算法实现
据规则集设计实现基于多尺度的高分影像地物分类算法，并对算法进行优化。
四、预期结果
本文研究基于多尺度规则集的矿区高分影像地物分类算法，期望能够实现以下预期结果：
1.通过多尺度信息融合，提高地物分类精度。
2.引入规则集，提高分类效率和精度。
3.基于优化后的算法，实现高效快速的矿区监测。
五、研究意义
本文尝试采用多尺度和规则集的方法解决矿区高分影像地物分类算法中精度问题，具有如下研究意义：
1.增强矿区高分影像地物分类精度，为矿区资源开发和生态环境保护提供科学依据。
2.研究提出的算法可以为其他遥感影像分类研究提供参考。
3.探索多尺度和规则集在矿区监测中的应用，为广大地理信息从业人员提供一种新思路。
四、参考文献
[1].骆文森.基于多尺度和粗糙集的NISI遥感图像分类算法研究[D].华南理工大学研究生院,2014.
[2].阎娟毅.基于多尺度特征及随机森林算法的高分辨率遥感图像地物分类[D].北京师范大学,2017.
[3].陈才彬,顾延民.基于规则集的面向特定应用的高分影像地物分类[J].计算机应用,2016,36(8):1-6.
[4].董鑫,王连涛,魏阳华,等.基于多尺度和模糊C均值的遥感影像水体提取[C]//中国计算机大会.2018:331-339.