1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像数据日益丰富，为精准、快速获取地表信息提供了重要途径。
遥感影像分类作为遥感信息提取的关键技术之一，在城市规划、环境监测、灾害评估等领域发挥着不可替代的作用。
本选题以南京市为研究区域，旨在探索基于神经网络方法的遥感影像分类技术，以期为南京市城市发展规划、生态环境保护等提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
遥感影像分类是遥感领域的核心研究内容之一，多年来，国内外学者在该领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在遥感影像分类领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在理论方法和应用研究方面都取得了显著进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以南京市为研究区域，以高分辨率遥感影像为数据源，利用神经网络方法进行遥感影像分类，并探讨其在城市规划、生态环境评价等方面的应用。
1.数据获取与预处理：收集整理南京市高分辨率遥感影像数据，并对影像进行几何校正、辐射校正、图像增强等预处理操作，以消除影像误差和噪声，提高影像质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解遥感影像分类技术的发展现状、神经网络方法在遥感影像分类中的应用情况，以及南京市遥感影像数据特点和应用需求，为研究方向的确定和技术路线的设计提供参考。
2.数据获取与预处理：从相关机构获取南京市高分辨率遥感影像数据，并对影像进行几何校正、辐射校正、图像增强等预处理操作，以消除影像误差和噪声，提高影像质量。
3.神经网络模型构建：选择合适的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并根据南京市遥感影像的特点和分类需求，设计网络结构、确定参数设置。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.将神经网络方法应用于南京市遥感影像分类，探索神经网络在处理高分辨率遥感影像、复杂地物分类等方面的优势，为南京市城市规划、生态环境保护等提供新的技术手段。
2.结合南京市遥感影像特点和分类需求，设计针对性的神经网络模型结构和参数设置，以期提高分类精度和效率。
3.将基于神经网络的遥感影像分类技术应用于南京市土地利用/覆盖分类、城市扩张监测、生态环境评价等实际问题中，并对分类结果进行分析和讨论，验证其有效性和应用价值。
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] 刘佳, 王慧, 潘耀忠, 等. 基于深度学习的遥感影像分类研究进展与展望[J]. 测绘学报, 2019, 48(06): 703-714.
[2] 张良培, 刘慧, 张立福. 深度学习在高分辨率遥感影像分类中的应用研究综述[J]. 地理与地理信息科学, 2016, 32(06): 1-8.
[3] 程玉虎, 王雅静, 王文杰, 等. 深度学习方法在遥感影像目标识别与分类中的应用[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(04): 1-10.
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