1. 本选题研究的目的及意义
随着遥感技术的快速发展，遥感图像数据呈现爆炸式增长，如何高效、准确地对海量遥感图像进行解译成为遥感领域的研究热点。
其中，复杂地物场景分类作为遥感图像解译的关键任务之一，在城市规划、环境监测、灾害评估等领域发挥着至关重要的作用。
传统地物场景分类方法通常依赖于人工设计的特征，难以有效地描述复杂地物场景的多样性和复杂性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于卷积神经网络的遥感图像复杂地物场景分类方面开展了大量研究工作，并取得了一系列重要进展。
1. 国内研究现状
国内学者在遥感图像复杂地物场景分类方面做了大量的研究。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.研究背景与意义:介绍遥感图像复杂地物场景分类的研究背景、研究目的及意义，阐述卷积神经网络在遥感图像分类中的应用优势。
2.相关理论与技术:介绍遥感图像基础知识、复杂地物场景分类方法概述、卷积神经网络基本原理以及常用的卷积神经网络模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究拟采用以下方法和步骤:1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解遥感图像复杂地物场景分类和卷积神经网络的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与预处理：收集常用的遥感图像复杂地物场景分类数据集，如UCMerced数据集、AID数据集等，并对数据集进行预处理，包括图像格式转换、大小归一化、数据增强等，以提高模型训练效率和泛化能力。
3.模型构建与训练：选择合适的卷积神经网络模型，如ResNet、VGGNet等，作为基础模型，并根据遥感图像复杂地物场景的特点对模型进行改进和优化，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等，以提高模型对复杂场景的特征提取和分类能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对遥感图像复杂地物场景的特点，改进现有的卷积神经网络模型，例如引入注意力机制，使模型能够更加关注图像中的关键区域，提高复杂场景的分类精度；2.探索多尺度特征融合策略，结合不同层次的特征信息，提高模型对复杂地物场景的表征能力；3.构建面向特定应用场景的遥感图像复杂地物场景分类模型，例如针对城市规划、灾害监测等不同应用场景，设计相应的模型结构和参数，以提高模型在特定场景下的分类精度和效率。
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. 刘帅,张良培,王雷.深度学习在遥感图像场景分类中的应用[J].测绘学报,2017,46(10):1418-1432.
2. 邵琼,王珂,杜博.基于卷积神经网络的遥感图像场景分类综述[J].计算机工程与应用,2018,54(21):1-10.
3. 彭冲,张良培,林文鹏,等.基于深度学习的高分辨率遥感影像场景分类研究进展[J].测绘学报,2018,47(02):168-182.
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