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1. 研究目的与意义

无人机由于其灵活方便、操作成本较低而日益受到公众关注，其在探查土地利用变化方面的应用也日趋成熟。

本研究在利用林大校园的无人机影像，比较支持向量、随机森林及人工神经网络在分类中的性能差异，为无人机数据的进一步应用提供参考。

2. 国内外研究现状分析

土地利用及其变化制图一直是各级政府及学术界关注的重要话题，是政府科学决策的数据基础。

近年来，随着无人机平台的逐步流行，各行业开始利用无人机平台上的传感器获取的数据进行了深入的专业应用。

3. 研究的基本内容与计划

主要研究内容：（1）无人机数据正射校正；（2）训练样本及验证样本识别；（3）分类模型实施；（4）分类性能评估计划： （1）1-3周：文献调研（2）4-6周：无人机影像正射校正及分类算法发展（3）7-10周：分类训练数据、验证数据采集，神经网络、支持向量及随机森林分类（4）11-12周：结果验证（5）13-16周：论文撰写，PPT制作及答辩准备

4. 研究创新点

利用无人机获取的南京林业大学校园0.5米分辨率影像，讨论不同计算机分类方法在提取土地利用分类信息方面的性能差异，研究结果为和谐校园建设提供信息支撑。