多層次控制的遙感影像多分類器融合分類研究的開題報告

多層次控制的遙感影像多分類器融合分類研究的開題報告1.研究背景與意義隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感影像的應用越來越廣泛，例如農(nóng)業(yè)、城市規(guī)劃、資源調(diào)查等。遙感影像的多波段、高分辨率以及覆蓋范圍廣等特點，使得遙感影像分類成為研究的熱點。傳統(tǒng)的遙感影像分類方法主要是基于單一分類器，但是單一分類器存在分類精度低、易受噪聲干擾等問題，因此多分類器融合分類逐漸成為了研究的熱點。目前多分類器的融合分類主要包括兩種方法：級聯(lián)和并行。其中級聯(lián)方法是采用多個分類器按照一定規(guī)則進行層次組合，例如級聯(lián)SVM分類器；并行方法是采用多個分類器進行同時分類，例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疊加分類器。多分類器融合分類在遙感影像分類中應用廣泛，但是對于復雜的遙感影像分類問題，單一分類器和多分類器的融合分類方法仍有一定的局限性。針對這些問題，本研究將探討一種新的多層次控制的遙感影像多分類器融合分類方法。該方法將多個分類器進行分層融合，并通過層次控制實現(xiàn)對分類結(jié)果的優(yōu)化和調(diào)整，從而提高遙感影像分類的精度和效率。2.研究內(nèi)容和方案2.1研究內(nèi)容本研究主要探討一種基于多層次控制的遙感影像多分類器融合分類方法。具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面：（1）設(shè)計多個分類器進行串并聯(lián)融合，提高分類精度和效率。（2）建立多層次控制模型，對融合分類結(jié)果進行優(yōu)化和調(diào)整。（3）對比本方法和其它分類方法的分類精度和效率，驗證本方法的有效性。2.2研究方案（1）采集典型的遙感影像數(shù)據(jù)，包括高分辨率的衛(wèi)星遙感影像和航空遙感影像。（2）設(shè)計多個分類器，包括SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等分類算法。（3）對分類器進行串并聯(lián)融合，建立多層次控制模型，實現(xiàn)對分類結(jié)果的優(yōu)化和調(diào)整。（4）對比本方法和其它分類方法的分類精度和效率，驗證本方法的有效性。3.預期成果（1）探討多層次控制的遙感影像多分類器融合分類方法，提高遙感影像分類的精度和效率。（2）建立多層次控制模型，對融合分類結(jié)果進行優(yōu)化和調(diào)整，從而得到更加準確的遙感影像分類結(jié)果。（3）對比本方法和其它分類方法的分類精度和效率，驗證本方法的有效性。4.研究進展計劃（1）第一年：完成遙感影像分類算法的研究和設(shè)計，獲取典型的遙感影像數(shù)據(jù)，完成分類器的實現(xiàn)和測試，確定多層次控制模型的設(shè)計方案。（2）第二年：完成多層次控制模型的設(shè)計和實現(xiàn)，完成對分類結(jié)果的優(yōu)化和調(diào)整，進行分類精度和效率的對比實驗，分析比較不同方法的優(yōu)缺點。（3）第三年：撰寫論文，進行技術(shù)報告和成果展示，總結(jié)研究成果，提出進一步的研究思路和計劃。5.研究資源和安排本研究需要使用計算機、遙感影像數(shù)據(jù)等資源，以及研究經(jīng)費、論文發(fā)表費用等。本研究計劃安排三年時間進行完成，每年需要完成相應的研究內(nèi)容和任務，具體安排如下：第一年：完成分類算法設(shè)計和分類器的實現(xiàn)和測試，確定多層次控制模型的設(shè)計，完成論文中的研究方案和資料收集。第二年：完成多層次控制模型的設(shè)計和實現(xiàn)，對分類結(jié)果進行優(yōu)化和調(diào)整，進行分類精度和效率的對比實驗，完成論文中的研究結(jié)果和分析。第三年：撰寫論文，進行技術(shù)報告和成果展示，總結(jié)研究成果，并提出進一步的研究思路和計劃。6.研究的風險和挑戰(zhàn)在研究過程中，可能會遇到一些風險和挑戰(zhàn)，例如：遙感影像數(shù)據(jù)的獲取和處理、分類器的選擇和設(shè)計、多層次控制模型的設(shè)計難度等問題。在面對這些挑戰(zhàn)和風險時，我們需要采取相應措施，例