SAR与光学影像融合的土地利用/土地覆盖分类方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

土地利用/土地覆盖变化是全球环境变化的重要组成部分，对理解和管理地球资源、监测环境变化、制定可持续发展战略具有重要意义。

遥感技术作为一种高效、便捷的空间数据获取手段，为土地利用/土地覆盖分类提供了丰富的数据源。

其中，合成孔径雷达（sar）和光学遥感影像各有优缺点，sar影像不受云雾天气影响，能够全天时、全天候对地观测，并且对地物结构、粗糙度等方面敏感，可以提供地物的补充信息；而光学影像具有直观、信息量大、易于解译的特点，能够获取地物的纹理、颜色等信息。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，sar与光学影像融合技术在土地利用/土地覆盖分类中的应用受到越来越多的关注。

1. 国内研究现状

国内学者在sar与光学影像融合的土地利用/土地覆盖分类方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.分析sar和光学影像的特点，以及它们在土地利用/土地覆盖分类中的优势和局限性。

2.研究不同的sar与光学影像融合方法，包括像素级融合、特征级融合和决策级融合，分析各种方法的优缺点，并选择合适的融合方法。

3.研究基于sar与光学影像融合数据的土地利用/土地覆盖分类方法，包括特征提取、特征选择、分类器选择和训练等，构建完整的分类流程。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解sar与光学影像融合技术、土地利用/土地覆盖分类方法的研究现状、最新进展以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据获取与预处理：获取研究区sar影像和光学影像数据，并进行数据预处理，包括几何校正、辐射校正、图像增强等，为后续的融合和分类做准备。

3.sar与光学影像融合方法研究：研究不同的融合方法，包括像素级融合、特征级融合和决策级融合，分析各种方法的优缺点，并根据研究目标和数据特点选择合适的融合方法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.融合多种sar与光学影像融合方法，构建更有效的融合策略，以提高融合影像的质量，为后续分类提供更丰富的信息。

2.结合深度学习等先进的分类算法，构建高精度的土地利用/土地覆盖分类模型，以提高分类精度，并探讨深度学习方法在sar与光学影像融合数据分类中的应用潜力。

3.选择典型研究区，结合研究区特点，进行sar与光学影像融合的土地利用/土地覆盖分类实验，分析不同融合方法和分类方法在该地区的适用性，为该地区土地资源管理提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张永红,陈晓峰,周云轩,等.多源遥感数据融合分类方法研究进展[j].遥感学报,2022,26(11):1361-1378.

[2] 彭代亮.基于深度学习的sar与光学影像融合方法研究[d].成都:电子科技大学,2021.

[3] 李爽,王爽,舒宁,等.基于非下采样contourlet变换和改进pcnn的sar与可见光影像融合[j].光学学报,2019,39(4):172-181.