1. 本选题研究的目的及意义
随着遥感技术的发展，获取的遥感影像数据量日益庞大，如何高效地理解和利用这些数据成为一个重要课题。
遥感影像语义描述旨在自动生成自然语言描述，以简洁、准确地表达影像内容，为图像检索、灾害评估、城市规划等应用提供有力支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，遥感影像语义描述研究取得了显著进展，涌现出大量基于深度学习的描述模型。
这些模型通常采用编码器-解码器框架，利用卷积神经网络(CNN)提取影像特征，并利用循环神经网络(RNN)生成描述语句。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对遥感影像语义描述问题，构建一个基于强化学习与关注区机制的描述网络。
主要研究内容包括：
1.遥感影像特征提取:研究将探索使用预训练的卷积神经网络(CNN)来提取遥感影像的特征，并结合注意力机制来选择性地关注影像中的关键区域。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，结合定量分析和定性分析来评估模型的性能。
具体步骤如下：
1.数据集收集与处理:收集相关的大规模遥感影像描述数据集，并对数据进行预处理，例如影像裁剪、归一化等。
2.模型构建:构建基于强化学习与关注区机制的遥感影像描述网络，并选择合适的强化学习算法和注意力机制。
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.模型创新:本研究将首次尝试将强化学习与关注区机制结合起来应用于遥感影像语义描述，构建一个新颖的遥感影像描述网络。
2.算法改进:本研究将针对遥感影像描述的特点，对强化学习算法和注意力机制进行改进和优化，以提高模型的描述性能。
3.应用拓展:本研究将探索将所构建的遥感影像描述网络应用于遥感影像检索、灾害评估、城市规划等领域，以验证模型的实际应用价值。
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）
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。
