光谱与纹理特征融合的遥感图像分类方法的开题报告

光谱与纹理特征融合的遥感图像分类方法的开题报告一、选题背景与意义随着遥感技术的不断发展和应用，遥感图像分类在自然资源调查、环境遥感监测、城市规划等领域中得到了广泛应用。遥感图像分类是将遥感图像中的像素按照预先定义的类别进行分类，是遥感数据处理和分析的核心任务。遥感图像分类的精度直接影响到后续应用的效果，因此在遥感图像分类中如何提高分类精度成为了研究的热点和难点。目前常用的遥感图像分类方法主要包括基于像素的分类、基于物体的分类和基于深度学习的分类，其中基于像素的分类被广泛应用。基于像素的分类方法主要利用遥感图像的光谱信息进行分类，而忽略了遥感图像的纹理信息。而纹理信息是遥感图像中一个重要的特征，能够表征地物的纹理和形态，对于地物的分类和识别具有重要作用。为了提高遥感图像分类的精度，很多学者把光谱信息和纹理信息相结合，通过融合两者的特征进行地物分类。然而，在光谱和纹理特征的融合过程中，如何选择合适的特征提取方法和特征融合方法，能够有效提高遥感图像分类的精度是需要解决的问题。二、研究内容和方法本文拟研究的是光谱与纹理特征融合的遥感图像分类方法。具体研究内容包括：1.基于局部二值模式（LBP）和灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征提取方法。2.基于主成分分析（PCA）和小波变换（Wavelet）的光谱特征提取方法。3.采用特征级融合的方法，将光谱特征和纹理特征融合起来。4.采用分类器进行分类，比较不同特征提取方法和融合方法对遥感图像分类精度的影响。本文采用的研究方法主要是图像处理和模式识别方法，包括纹理特征提取方法、光谱特征提取方法和特征融合方法。在分类器选择上，本文将采用支持向量机（SVM），并比较不同方法对分类精度的影响。三、研究时间安排和预期成果本研究计划在1年内完成，时间安排如下：第1-2个月：熟悉遥感图像分类的基础理论和方法，熟悉常见的纹理特征提取方法和光谱特征提取方法。第3-4个月：设计并实现光谱特征提取方法和纹理特征提取方法，并进行实验验证。第5-6个月：设计并实现特征融合方法，并进行实验验证。第7-8个月：选用SVM作为分类器进行分类，并比较不同方法对分类精度的影响。第9-10个月：优化算法和方法，并对实验结果进行分析和总结。第11-12个月：完成论文的撰写和毕业论文答辩。预期成果是提出一种有效的光谱与纹理特征融合的遥感图像分类方法，通过实验验证，提高遥感图像分类的精度并取得较好的分类效果。四、参考文献（参考文献格式按照学校指导要求）[1]李清华,刘渊,李欢,等.基于纹理特征和光谱特征的遥感影像分类方法[J].海南南海职业技术学院学报,2019(3):15-21.[2]廖飞,彭诗莲,刘鑫,等.结合光谱和纹理特征的遥感影像分类方法[J].红外与激光工程,2019,48(12):1216001.[3]田伟,封裕强,张旭云,等.多特征融合的遥感图像分类算法[J].光谱学与光谱分析,2019,39(1):95-100.[4]ZhouG,XuJ,LiC,etal.Advancesintexturefeatureextractionofremotesensingimages[J].RemoteSensing,2018,10(12):1888.[5]WangW,HuW,AnQ,etal.Deepfeatureextractionandfusionofmultispectralandhigh-spatial-resolutionremotesensingimage