1. 本选题研究的目的及意义
随着遥感技术的飞速发展，遥感图像数据呈爆炸式增长，如何快速、准确地从海量遥感图像中提取有价值的信息成为亟待解决的问题。
遥感图像分类作为遥感图像信息提取的关键技术之一，在土地利用/覆盖变化监测、环境保护、灾害评估等领域具有重要的应用价值。
传统的遥感图像分类方法主要依赖于人工设计的特征，如光谱特征、纹理特征等，其分类精度有限，难以满足日益增长的应用需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于人工神经网络的遥感图像分类领域展开了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在遥感图像分类领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对遥感图像分类中存在的精度不高、效率低下等问题，研究基于人工神经网络的遥感图像分类方法。
1. 主要内容
1.深入研究遥感图像的特点和分类难点，分析人工神经网络在遥感图像分类中的优势和挑战。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验验证和案例分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解遥感图像分类、人工神经网络等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础。
2.数据准备阶段：收集并整理常用的遥感图像数据集，包括不同类型、不同分辨率的遥感图像数据，并对数据进行预处理，为后续实验做好准备。
3.模型构建阶段：研究不同类型人工神经网络模型在遥感图像分类中的应用，设计合理的网络结构，并结合遥感图像的特点，选择合适的特征提取方法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多特征融合的人工神经网络遥感图像分类方法。
针对单一特征难以有效表达地物信息的局限性，研究结合光谱、纹理、形状等多特征的融合方法，以提高分类精度。
2.研究基于新型神经网络架构的遥感图像分类模型。
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] 孙显,牛瑞卿,李天瑞,等.基于深度学习的遥感影像场景分类研究进展[J].测绘科学,2017,42(01):1-10.
[2] 张良培,郭艳军,百丽斯旦·艾则孜.深度学习在高分辨率遥感影像分类中的应用[J].地理科学进展,2016,35(06):684-691.
[3] 赵恒,王力,李爱农.深度学习在目标识别中的应用综述[J].电光与控制,2015,22(08):1-7 15.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
