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中分辨率遥感影像分类与目标探测的中期报告

中期报告

一、研究背景及意义

遥感影像分类与目标探测是遥感技术的重要研究方向之一。中分辨率遥感影像在城市规划、环境保护、资源开发和农业等领域中有着广泛的应用。中分辨率遥感影像分类与目标探测可以对城市土地利用、城市建设、土地利用变化等进行定量分析和监测，同时也可以为天气预报、军事侦察等提供有力的支持。因此，研究中分辨率遥感影像分类与目标探测算法具有非常重要的意义。

二、研究进展

1.分类方法

目前，中分辨率遥感影像的分类方法主要有基于像元的方法、基于对象的方法和基于深度学习的方法。

（1）基于像元的方法

基于像元的方法是指首先对遥感影像进行像元分割，然后根据像元特征将其分类。这种方法简单易用，但在处理空间相关性、光谱混合等问题时存在不足。

（2）基于对象的方法

基于对象的方法是指基于影像对象（如建筑物、水体、森林等）进行分类。这种方法考虑了空间相关性，能够减少光谱混合等问题，但对于影像中小目标的识别存在困难。

（3）基于深度学习的方法

基于深度学习的方法是指利用深度神经网络对影像进行分类。这种方法对空间相关性的处理能力强，可以处理光谱混合和小目标识别等问题。同时，由于深度学习算法具有自适应性和特征自动提取的能力，因此对于影像中复杂的地物识别有很好的表现。

2.目标探测方法

中分辨率遥感影像目标探测方法主要有基于常规滤波器和基于卷积神经网络的方法。

（1）基于常规滤波器的方法

基于常规滤波器的方法是指先将影像进行预处理，然后采用常规滤波器（如线性和非线性滤波器）对影像进行特征提取，最后采用分类器对特征进行分类。这种方法简单易用，但需要针对不同的数据集选择适合的预处理方法和滤波器。

（2）基于卷积神经网络的方法

基于卷积神经网络的方法是指利用卷积神经网络对影像进行特征提取和分类。这种方法利用卷积核在影像中提取特征，最后将提取的特征输入到分类器中进行分类。这种方法可以处理影像中空间相关性强，光谱混合等问题。

三、研究计划

本次研究计划采用基于深度学习的方法进行中分辨率遥感影像分类和目标探测，具体工作内容如下：

1.数据采集和预处理

采集多种类型的中分辨率遥感影像数据，包括城市、农村、山区等不同场景，对数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正、镶嵌等。

2.建立深度学习模型

采用开源的深度学习框架，如tensorflow、pytorch等，建立针对中分辨率遥感影像的分类和目标探测模型。

3.进行实验验证

利用建立的深度学习模型对不同类型的中分辨率遥感影像进行分类和目标探测实验，根据实验结果对模型进行调整和优化。

4.总结和分析实验结果

总结并分析实验结果，探讨深度学习方法在中分辨率遥感影像分类和目标探测中的优劣和适用范围。并且根据实验结果提出对深度学习进行进一步改进和优化的建议。

四、研究成果

本次研究计划的成果有望在中分辨率遥感影像分类和目标探测领域产生一定的影响。首先，本研究将重点研究基于深度学习的算法，该算法具有较高的准确性和普适性。其次，本研究将在多种场景的中分辨率遥感影像上进行实验验证，能够更好地反映出深度学习算法的实际应用情况。最后，本研究将在本领域内发表论文，并推动相关技术的应用和发展。