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面向对象的高分辨率遥感影像分类方法研究的开题

报告

一、选题背景与目的

随着高分辨率遥感技术的不断发展，获取的遥感影像数据量巨大且

维度高，而传统的遥感影像分类方法在面对这样的数据时存在一定限制。

此时，面向对象的遥感影像分类方法逐渐兴起，以提高遥感影像分类的

准确性和效率。因此，本文的目的是探究面向对象的高分辨率遥感影像

分类方法，为遥感影像分类提供新的研究思路和方法。

二、研究内容

1.收集高分辨率遥感影像数据，并进行预处理，包括数据去噪、边

缘增强和特征提取等。

2.建立面向对象的遥感影像分类模型，对遥感影像的层次结构进行

划分，并对每个层次进行特征提取。

3.选取适当的分类器，进行遥感影像分类结果的评估，包括精度、

召回率等指标的计算。

4.进行分类结果的分析和比较，探究面向对象的遥感影像分类方法

的优势和不足之处，并提出相应的改进方法。

三、研究方法

本文采用实证研究方法，主要包括以下步骤：

1.针对选定的高分辨率遥感影像数据集进行预处理，包括数据去噪、

边缘增强和特征提取等。

2.建立面向对象的遥感影像分类模型，进行层次结构划分和特征提

取，并选取适合该模型的分类器。

3.对遥感影像进行分类，计算分类的精度、召回率等指标。

4.分析并比较面向对象的遥感影像分类方法与传统方法的区别，并

提出相应的改进方法。

四、研究意义

本文的研究内容有以下几方面的意义：

1.对面向对象的高分辨率遥感影像分类方法进行研究，为遥感影像

分类提供新的研究思路和方法。

2.为高分辨率遥感影像的精准识别和分类提供技术支持，提高科学

研究和实际应用的效率和准确性。

3.探究面向对象的遥感影像分类方法的优势和不足，提出相应的改

进方法，为相关研究提供参考。

五、预期成果

1.完成面向对象的高分辨率遥感影像分类方法的研究，撰写一篇主

题清晰、结构严谨的论文。

2.建立高分辨率遥感影像分类实验平台，得出该方法的分类结果，

并对分类结果进行评估与优化。

3.提供相应的遥感影像分类数据集及其处理工具，并公开一份开源

代码，方便其他研究者参考借鉴。