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基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類研究的開題報告一、選題的背景和意義土地利用和覆被變化是全球變化和可持續(xù)發(fā)展研究的重點問題之一。在土地利用遙感分類研究中,常常使用像元分類方法,例如最大似然分類、支持向量機分類等。但傳統(tǒng)的像元分類方法往往無法充分地利用遙感數(shù)據(jù)中的地物特征信息,且在響應(yīng)時空變化時表現(xiàn)較弱。因此,深入研究土地利用遙感分類方法的改進成為當前遙感研究的熱點之一。近年來,模糊數(shù)學(xué)與證據(jù)理論的結(jié)合在遙感影像分類中受到了廣泛的研究。FNEA(Fuzzyneuralnetworkwithevidentialargumentation)模型基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fuzzyneuralnetwork)和D-S證據(jù)理論(Dempster-Shaferevidencetheory)相結(jié)合的方法,能夠有效地融合多源地物信息和減少分類誤差。因此,基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類研究是當前的熱點研究內(nèi)容之一。二、研究目的本研究旨在設(shè)計并實現(xiàn)一種基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類方法,以提高土地利用遙感分類的分類精度和準確性,并可應(yīng)用于土地資源監(jiān)測和管理。三、研究內(nèi)容本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個方面:1.基于遙感影像獲取高維度的地物信息,對土地利用類型進行初步分類;2.設(shè)計并建立FNEA模型,將多源地物信息進行融合,并借助D-S證據(jù)理論分析不確定性和矛盾;3.進行樣本選擇和標記,并確定不同分類特征的權(quán)重和優(yōu)化方法;4.對比分析FNEA與常見分類方法的分類效果,并進行誤差分析;5.對所得分類數(shù)據(jù)進行分析和提煉,總結(jié)分類結(jié)果。四、研究方法本研究將結(jié)合遙感影像處理技術(shù)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論等多種技術(shù)手段,開展基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類研究。具體步驟如下:1.數(shù)據(jù)采集:采集遙感影像數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)集;2.影像預(yù)處理:對遙感影像進行預(yù)處理操作,包括大氣校正、輻射定標、大氣矯正以及影像空間增強;3.土地利用類型初步分類:提取多源地物信息,對土地利用類型進行初步分類;4.FNEA模型建立:基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的FNEA模型進行土地利用遙感分類;5.樣本選擇和標記:針對不同分類特征,進行樣本選擇和標注工作;6.分類特征權(quán)重分析:選用PCA主成分分析法分析不同分類特征的權(quán)重;7.分類效果對比:將FNEA與常見分類方法如支持向量機、最大似然分類進行分類效果對比與分析;8.誤差分析:采用混淆矩陣對分類結(jié)果進行誤差分析;9.分類結(jié)果分析:對分類結(jié)果進行統(tǒng)計、分析與總結(jié)。五、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期結(jié)果為:設(shè)計并實現(xiàn)一種基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類方法,提高土地利用遙感分類的分類精度和準
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