基于QuickBird遥感影像建筑物提取分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的不断加快，对城市信息的获取和更新需求日益增长。

建筑物作为城市的基本构成要素，其提取和分析对于城市规划、灾害评估、环境监测等领域具有十分重要的意义。

遥感技术凭借其覆盖范围广、信息量大、时效性强等优势，为快速、准确地提取建筑物信息提供了有效手段。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于遥感影像的建筑物提取方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在利用高分辨率遥感影像提取建筑物信息方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以quickbird高分辨率遥感影像作为数据源，分析建筑物的光谱、几何、纹理等特征，研究和比较不同的建筑物提取方法，并对提取结果进行精度评价。

1. 主要内容

1.quickbird影像特征分析:分析quickbird影像的光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率等特点，以及建筑物在quickbird影像上的光谱特征、几何特征、纹理特征。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献综述:通过查阅国内外相关文献，了解建筑物提取方法的研究现状、发展趋势以及quickbird影像的特点，为本研究提供理论基础。

2.数据获取与预处理:获取研究区quickbird高分辨率遥感影像以及其他辅助数据，如地形图、土地利用图等。

对影像进行几何校正、辐射校正、影像融合等预处理，提高影像质量，为后续建筑物提取做准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.方法组合:将面向对象的影像分析方法与深度学习方法相结合，充分利用quickbird影像的光谱、几何、纹理等特征，提高建筑物提取的精度和效率。

2.多尺度分析:针对不同类型、不同尺度的建筑物，采用多尺度分割方法，提高建筑物提取的完整性和准确性。

3.精度评价:采用多种精度评价指标，对不同方法的提取结果进行全面、客观的评价，为建筑物提取方法的选择和改进提供依据。

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] 刘亚男,党安荣,李多田,等.面向对象与深度学习结合的遥感影像建筑物提取[j].测绘科学,2021,46(09):90-97.

[2] 陈杰,曾添,陈松林.融合vhr影像和lidar数据的建筑物提取方法研究[j].测绘通报,2021,50(11):1426-1431 1438.

[3] 李灿,武文欢,徐涵秋.融合深度学习和图模型的遥感影像建筑物提取[j].地理空间信息,2022,20(03):34-40 46.