CBERS CCD數(shù)據(jù)土地利用覆被分類(lèi)研究的開(kāi)題報(bào)告

CBERSCCD數(shù)據(jù)土地利用覆被分類(lèi)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義CBERS（中國(guó)-巴西地球資源衛(wèi)星）遙感數(shù)據(jù)是中國(guó)自主研制的高分辨率、多光譜、多波段的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，可用于土地利用覆被分類(lèi)等領(lǐng)域研究。土地利用覆被分類(lèi)是遙感應(yīng)用的重要研究方向之一，其可以提供大范圍、快速、準(zhǔn)確的土地利用信息，為土地資源管理、環(huán)境生態(tài)監(jiān)測(cè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域提供可靠數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，對(duì)CBERSCCD數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用覆被分類(lèi)研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和科學(xué)價(jià)值。二、研究?jī)?nèi)容和方法本研究將以CBERSCCD遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用支持向量機(jī)（SVM）分類(lèi)算法，結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)的土地利用覆被進(jìn)行分類(lèi)。具體研究?jī)?nèi)容如下：1.CBERSCCD數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括數(shù)據(jù)選擇、云和陰影去除、輻射定標(biāo)和大氣校正等。2.土地利用覆被分類(lèi)方法選擇：采用支持向量機(jī)分類(lèi)算法進(jìn)行分類(lèi)，該算法具有較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。3.土地利用覆被分類(lèi)模型構(gòu)建：根據(jù)CBERSCCD數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分類(lèi)要求，建立土地利用覆被分類(lèi)模型，并優(yōu)化分類(lèi)參數(shù)。4.土地利用覆被分類(lèi)驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)：采用樣本驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)方法對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，檢驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。三、論文結(jié)構(gòu)安排本研究論文共分五部分，具體結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分：緒論主要介紹研究背景和意義、國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展、研究目的和意義、研究?jī)?nèi)容和方法，論述本研究的科學(xué)性、創(chuàng)新性、實(shí)用性等。第二部分：CBERSCCD遙感數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要介紹CBERSCCD遙感數(shù)據(jù)的獲取和特點(diǎn)，包括數(shù)據(jù)選擇、云和陰影去除、輻射定標(biāo)和大氣校正等預(yù)處理步驟，為后續(xù)土地利用覆被分類(lèi)提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第三部分：土地利用覆被分類(lèi)方法選擇和模型構(gòu)建主要介紹土地利用覆被分類(lèi)方法選擇、分類(lèi)模型構(gòu)建和參數(shù)優(yōu)化等步驟，為正確、準(zhǔn)確地分類(lèi)研究區(qū)的土地利用覆被提供技術(shù)支持。第四部分：土地利用覆被分類(lèi)結(jié)果驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)主要介紹分類(lèi)結(jié)果的驗(yàn)證和評(píng)價(jià)方法，包括樣本驗(yàn)證、精度評(píng)價(jià)等步驟，檢驗(yàn)分類(lèi)結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性。第五部分：結(jié)論和展望主要總結(jié)研究結(jié)果和發(fā)現(xiàn)，分析存在的問(wèn)題和不足，并對(duì)今后的研究提出展望和建議。四、預(yù)期成果本研究將利用CBERSCCD遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用覆被分類(lèi)研究，通過(guò)專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)處理和分類(lèi)模型構(gòu)建，得出準(zhǔn)確可靠的分類(lèi)結(jié)果，并進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。預(yù)期成果如下：1.研究區(qū)土地利用覆被分類(lèi)圖譜。2.研究區(qū)土地利用類(lèi)型面積統(tǒng)計(jì)表。3.對(duì)研究區(qū)土地利用覆被進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。4.研究論文和學(xué)術(shù)報(bào)告。五、研究時(shí)間安排本研究計(jì)劃于2021年6月至2022年6月完成，時(shí)間安排如下：1.2021年6月~2021年8月：選題和閱讀文獻(xiàn)，確定研究?jī)?nèi)容和方法。2.2021年8月~2021年11月：數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。3.2021年11月~2022年1月：分類(lèi)模型構(gòu)建和參數(shù)優(yōu)化。4.2022年1月~2022年3月：土地利用覆被分類(lèi)結(jié)果驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)。5.2022年3月~2022年6月：論文撰寫(xiě)和答辯。六、經(jīng)費(fèi)預(yù)算本研究的經(jīng)費(fèi)需要包括數(shù)據(jù)采集和處理費(fèi)、差旅費(fèi)、圖書(shū)資料費(fèi)、耗材費(fèi)、論文發(fā)表費(fèi)等。經(jīng)費(fèi)預(yù)算如下：經(jīng)費(fèi)科目|費(fèi)用金額（元）-|-數(shù)據(jù)采集和處理費(fèi)|4000差旅費(fèi)|6000圖書(shū)資料費(fèi)|2000耗材費(fèi)|1000論文發(fā)表費(fèi)|3000總計(jì)|16000七、參考文獻(xiàn)BagheriH,GholamniaK,ShataeeS,etal.Landuse/coverchangedetectioninSANANDAJ,IranusingCBERS-2image[J].IntJEarthSciEng,2012,5(3):374~379.GummaMK,ThenkabailPS,TeluguntlaP,etal.MappingriceareasofSouthAsiausingMODISmultitemporaldata[J].JournalofAppliedRemoteSensing,2010,4(1):043523.LiY,LiM,LiW,etal.ComparisonoftheSVMandBP-ANNmodelsinpredictingforestbiomass[J].RemoteSensing,2015,7(8):10041-10060.LiuX,LiX,LiuW,etal.Classificationoflanduseandlandcoverbasedonremotesensingdata:acasestudyinChina[J].TheScientificWorldJournal,2014.MaL,LiX,LiQ,etal.Theeffectsofimagepreprocessingonobject-basedclassificationofurbanhigh-resolutionremotesensingimages[J].TheScientificWorldJournal,2014.XieY,WangX,PereraAG,etal.Agri