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、准确地对海量遥感图像进行分类，提取有价值的信息，已成为遥感领域亟待解决的关键问题。
遥感图像分类作为遥感信息提取的重要手段，在资源调查、环境监测、城市规划、灾害评估等领域发挥着至关重要的作用。
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。
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方法研究方面取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在遥感图像分类领域展开了广泛的研究，特别是在应用人工神经网络方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以深度学习理论为基础，结合遥感图像特点，构建基于人工神经网络的遥感图像分类模型，并通过实验验证模型的有效性。
主要研究内容包括：
1.遥感图像数据预处理：针对遥感图像数据特点，进行数据清洗、去噪、几何校正、辐射校正等预处理操作，提高数据质量，为后续分类模型构建奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
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、深度学习等相关领域的理论基础、发展现状和最新研究成果，为本研究提供理论指导。
2.数据获取与预处理阶段：收集并整理本研究所需的遥感图像数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、几何校正、辐射校正等操作，提高数据质量，为后续分类模型构建奠定基础。
3.模型构建与训练阶段：基于深度学习理论，结合遥感图像特点，选择合适的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，设计合理的网络结构，选择合适的激活函数、损失函数和优化算法，对模型进行训练和优化，提高模型的分类精度和泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的遥感图像特征提取方法，利用深度学习模型自动学习遥感图像的深层特征，提高特征表达能力，为后续分类模型构建提供更有效的信息。
2.构建一种基于人工神经网络的遥感图像分类模型，设计合理的网络结构，选择合适的激活函数、损失函数和优化算法，对模型进行训练和优化，提高模型的分类精度和泛化能力。
3.通过实验验证本研究提出方法的有效性，并与传统的遥感图像分类方法进行比较分析，展示本研究方法的优越性。
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. 张良培,张立强.深度学习在高分辨率遥感图像分类中的应用[J].测绘学报,2016,45(06):676-685.
2. 李存军,王忠武,印鉴.高分辨率遥感影像场景分类研究进展[J].遥感学报,2016,20(05):843-855.
3. 赵恒,王立春.高分辨率遥感影像目标识别研究进展[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(02):161-171.
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