遥感影像分类方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

1.1研究背景

遥感图像是通过亮度值或像素值的高低差异及空间变化而表示不同地物的差异的，如不同类型的植被、土壤、岩石及水体等等，这是我们区分不同影像地物的物理依据。遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，并用一定的手段将特征空间划分为互不重叠的子空间，然后将图像中的各个像素划归到各个子空间去。遥感图像分类中特征就是能够反映地物光谱信息和空闻信息并可用于遥感图像分类处理的变量，如多波段图像的每个波段都可作为特征，多波段图像的各种处理结果也以作为分类的特征空间构成一个特征向量。

遥感图像分类的理论依据是：遥感图像中的同类地物在相同的条件下(纹理、地形、光照以及植被覆盖等)，应具有相同或相似的光谱信息特征和空间信息特征，从而表现出同类地物的某种内在的相似性，即同类地物像素的特征向量将集群在同一特征空间区域；而不同的地物其光谱信息和空间信息特征将不同，将集群在不同的特征空间区域。

2. 研究内容和预期目标

2.1研究内容

1）阅读和研究与本课题有关的专业文献资料。掌握本课题的主要研究背景和意义，以及当前研究进展。了解遥感分类的概念和作用，收集有关分类方法的资料，掌握当前各种分类算法的原理。

2）熟悉遥感基本原理以及主要图像处理方法和技术，重点掌握遥感信息提取和分类的主要方法和技术。熟练掌握遥感图像处理软件erdasimagine和envi。了解多光谱遥感数据tm影像的基本特点。以tm影像为实验数据，重点掌握影像分类中最大似然法、马氏距离法、神经网络法、支持向量机法等算法的原理和实验方法。

3. 研究的方法与步骤

1）资料收集与分析：收集分析相关资料，以辅助于遥感影像分类方法的研究。

2）数据预处理：以采集于苏州市的卫星遥感影像为资料，利用erdasimagine9.2和envi5.0软件对tm影像进行导入、几何校正、影像裁剪、图像增强等处理操作，得到效果更好的苏州市tm影像图。

3）人工目视解译：根据影像特征和相关资料对比建立目视解译标志，然后对预处理所得影像进行目视解译。

4. 参考文献

[1]杨诺尔.遥感影像分类方法的研究.科技创新导报，2014，18：29～30

[2]荆鑫，舒清态，刘庆生.基于支持向量机的tm遥感影像土地利用覆盖类型监测.安徽农业科学，2014，42（22）：7631～7632

[3]邱德艳.遥感图像分类方法比较研究.考试周刊，2014，18：195～196

5. 计划与进度安排

1)3.15学生选题，导师参加选题指导，并与指导教师见面。

2)3.16-3.25指导教师下达毕业论文任务书，学生能够熟悉课题研究内容和思路，以及遥感处理软件。并根据期间参考资料情况，完成开题报告。

3)3.26-3.30学生收集资料，实地调查，采集图像数据，设计论文详细提纲。