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基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类算法及系统实现的开题报告
一、研究背景
高光谱图像具有很高的光谱分辨率和丰富的光学信息，能够提供全波段丰富的信息，能够有效地反映地物不同方面的特性，如地表覆盖、植被类型、土壤类型、水资源等等。然而，高光谱的数据量非常大，同时，由于atmosphera、背景光、气溶胶等因素的影响，导致高光谱数据中存在着大量噪声与冗余信息，因此，在高光谱图像分类中，如何减小维数、降低噪声、提取有效特征以及分类精度的提高是一直面对的课题。
空谱的高光谱分类是目前研究的热点之一。空谱意味着在原始高光谱数据中选择重要信息同时省去噪音信息以达到减少维度和提高精度的目的。空谱处理可以采用各种方法，例如主成分分析（PCA）、分解（NMF）和独立成分分析（ICA）。但是，这些方法存在一些问题，例如像素变换问题、多余信息的保留，等等，导致分类精度低下。
近年来，深度学习经过快速发展，已成为图像分类的一个核心技术。深度学习基于多层神经网络模型，通过大量样本数据来学习特征，克服了传统方法在特征提取上的一些困难。与传统的机器学习方法相比，深度学习的精度和泛化性能得到了显着的提高。深度学习结合高光谱分类已得到了一些优秀的结果。但是，一些问题仍然存在，例如数据集的大小、不同光谱波段之间的关系和特征的选择等。
本研究旨在通过研究深度学习技术中深层卷积神经网络（CNN）模型的应用，设计出一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类算法及系统。该系统将克服传统高光谱分类中的问题，提高分类精度，为特定地区的土地利用提供有价值的信息。
二、研究内容
本研究将设计一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类算法及系统。具体的研究内容将包括以下方面：
1.数据预处理
本研究将采用开源的高光谱数据集来训练和测试算法。在预处理中，我们将限制波段数量、剔除低信噪比数据、归一化等方法来达到高光谱数据的预处理。
2.深度学习模型设计
本研究将采用深度学习中的卷积神经网络模型。由于光谱数据具有许多连续变化的特征，因此我们可以通过深层卷积神经网络模型更好地捕捉这些特征。我们将使用预先训练的神经网络模型在空谱数据上进行训练，然后使用迁移学习方法将其应用到联合高光谱数据上进行训练。
3.空谱和高光谱数据的结合
本研究将采用有效的特征融合算法将空谱和高光谱数据结合起来。我们将采用Haar小波变换的方法来融合特征，同时使用合适的核函数来选择最佳的空谱和高光谱间的特征组合。
4.算法评估
最后，我们将对设计的算法进行评估。我们将采用交叉验证的方法来评估算法的性能，同时我们将比较该算法的性能与其他算法进行比较，包括传统的PCA、NMF和ICA方法。
三、研究意义
本研究的最终目的是设计出一种高效、准确的基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类算法及系统。该系统将实现高效并且准确的分类任务，同时提供有价值的信息帮助决策者进行特定地区的土地利用分析。本研究对于农业、森林、水资源、城市、荒漠、海洋、天气和自然灾害等领域都具有重要的应用价值。
四、研究进度安排
本研究预计在半年内完成，具体的进度安排如下。
1.第1-2个月：研读相关文献并了解深度学习的基础知识。
2.第3-4个月：准备和处理高光谱数据，并进行数据分析。
3.第5-6个月：设计并实现基于深度学习的分类算法，并编写调试代码。
4.第7-8个月：进行分类评估和分析，提出性能改进措施和方案。
5.第9-10个月：更新算法并进一步测试分类精度。
6.第11-12个月：撰写论文并进行答辩。