基于超像素的遥感影像变化检测方法初步研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着遥感技术的发展，获取同一地区不同时相的遥感影像数据已经变得越来越容易。

如何快速、准确地从这些海量数据中挖掘出对人类生产生活有价值的信息成为了研究热点，而变化检测作为其中一个重要的研究方向，在资源环境监测、城市规划、灾害评估等领域发挥着越来越重要的作用。

传统的变化检测方法大多是基于像素级的处理方法，这类方法虽然简单直观，但是往往忽略了像素之间的空间相关性，容易受到噪声的影响，导致检测结果出现“椒盐现象”，影响检测精度。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于超像素的遥感影像变化检测方面开展了大量研究，取得了一定的成果，但仍存在一些问题需要进一步探讨。

1. 国内研究现状

国内学者在基于超像素的遥感影像变化检测方面取得了一系列进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对现有基于超像素的遥感影像变化检测方法中存在的问题，围绕以下几个方面开展研究：
1.超像素分割算法研究：研究不同的超像素分割算法，分析其优缺点和适用范围。

针对遥感影像的特点，选择合适的超像素分割算法，为后续的变化检测提供基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与实验验证相结合的研究方法。

首先，对遥感影像变化检测的相关理论和方法进行深入研究，了解国内外研究现状，并在此基础上，确定研究内容和技术路线。

其次，研究不同的超像素分割算法，分析其原理、优缺点和适用范围。

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.提出一种基于改进型超像素分割算法的遥感影像变化检测方法。

针对现有超像素分割算法在处理遥感影像时存在的一些问题，如分割边界不准确、对噪声敏感等，本研究将对现有的超像素分割算法进行改进，以提高其在遥感影像变化检测中的适用性。

2.构建一种融合多特征的超像素级变化特征表示方法。

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. 刘建, 张良培, 王雷. 基于超像素和改进模糊c均值的sar图像变化检测[j]. 武汉大学学报(信息科学版), 2020, 45(10): 1641-1649.

2. 刘凯, 钟燕飞, 郭文勇, 等. 基于超像素-对象级特征融合的遥感图像变化检测[j]. 测绘学报, 2018, 47(11): 1740-1750.

3. 彭妮娜, 舒宁, 王耀南, 等. 基于超像素和深度学习的遥感影像变化检测方法[j]. 计算机应用, 2020, 40(12): 3559-3566.