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基于深度学习的遥感图像建筑物检测及其变化检测研究的开题报告
一、研究背景
随着空间技术的不断发展和城市建设的不断扩张，遥感技术逐渐成为人们获取地球表面信息的重要手段之一。遥感图像在地质勘探、城市规划、环境保护等领域都有着广泛的应用，并且在建筑物检测方面也有很高的研究价值。建筑物检测是指在遥感图像中自动识别和定位建筑物，在湖泊、荒漠、森林等环境中也有着很高的可行性。
原始遥感图像的噪声和干扰较大，对于人工处理任务来说，难度较大。因此，近年来，许多基于深度学习的图像处理算法应用于遥感图像处理领域，并且取得了较好的效果。不仅在建筑物检测方面，深度学习也用于遥感图像变化检测领域，这为遥感数据的处理提供了新思路。
二、研究内容和方法
本文旨在使用基于深度学习的方法进行遥感图像建筑物检测及其变化检测研究，主要包括以下两个方面：
1.基于遥感图像的建筑物检测
本文将使用深度学习算法针对遥感图像进行建筑物检测。针对遥感图像中遮挡、光照变化等问题，本文将采用改进的FasterR-CNN算法，该算法能够检测出建筑物的边界框，并且在遮挡和光照变化下具有较好的鲁棒性。我们还将利用最新的卷积神经网络模型，如MaskR-CNN和YOLOv4等进行实验比较分析。
2.基于遥感图像的建筑物变化检测
本文将使用深度学习方法进行遥感图像的变化检测。采用遥感图像对比的方法，建立变化检测模型。利用卷积神经网络提取遥感图像的特征，对两幅图片完成特征提取后，将相邻位置的特征进行融合，输出差异矩阵，利用该矩阵来判断是否发生了变化。
三、预期结果
通过对多组遥感图像数据的实验测试，并将实验结果与已有的方法进行比较，本文预期能够取得以下的结果：
1.基于遥感图像的建筑物检测算法可有效减少遥感图像处理中的人工干预，提高处理的自动化水平。
2.本文所提出的改进FasterR-CNN算法具有较好的遮挡和光照变化鲁棒性，能够准确检测出遥感图像中的建筑物目标。
3.本文所提出的遥感图像变化检测模新方法具有较好的变化探测能力，但需要在实验中进一步完善和优化，提高变化检测的准确率。
四、研究意义
本文所提出的基于深度学习的遥感图像建筑物检测及其变化检测研究对于促进遥感图像处理技术和城市规划、环境保护等领域具有重要意义。具体意义包括：
1.对于遥感图像的自动化处理，提高了遥感图像处理的效率，并提高了处理的自动化水平；
2.对于城市规划等相关领域，可以快速、准确地获取建筑物分布信息，直观地展现城市格局，并帮助城市规划者进行科学决策，提高城市规划水平；
3.对于环境保护等相关领域，可以快速、准确地获取地面信息，进行行业应用，提高环境保护的技术水平。
五、研究计划
本研究计划共计12个月，具体任务安排如下：
第1-3个月：开题阶段，明确研究方向和任务安排，收集研究文献和数据；
第4-6个月：进行遥感图像建筑物检测的算法研究和实验，比较不同算法的性能并进行优化；
第7-9个月：进行遥感图像变化检测的算法研究和实验，比较不同算法的性能并进行优化；
第10-12个月：对实验和比较分析进行总结，并对研究结果进行归纳和总结，撰写论文并进行答辩。
六、研究资源
本研究所需的资源主要包括：遥感图像数据、深度学习算法与框架、计算资源等。其中，遥感图像数据将从公开数据集中获取；深度学习算法的实现将依托于Python编程语言和TensorFlow框架；计算资源将使用服务器设备进行实验测试。