基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題的背景和意義土地利用和覆被變化是全球變化和可持續(xù)發(fā)展研究的重點(diǎn)問(wèn)題之一。在土地利用遙感分類研究中，常常使用像元分類方法，例如最大似然分類、支持向量機(jī)分類等。但傳統(tǒng)的像元分類方法往往無(wú)法充分地利用遙感數(shù)據(jù)中的地物特征信息，且在響應(yīng)時(shí)空變化時(shí)表現(xiàn)較弱。因此，深入研究土地利用遙感分類方法的改進(jìn)成為當(dāng)前遙感研究的熱點(diǎn)之一。近年來(lái)，模糊數(shù)學(xué)與證據(jù)理論的結(jié)合在遙感影像分類中受到了廣泛的研究。FNEA（Fuzzyneuralnetworkwithevidentialargumentation）模型基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（fuzzyneuralnetwork）和D-S證據(jù)理論（Dempster-Shaferevidencetheory）相結(jié)合的方法，能夠有效地融合多源地物信息和減少分類誤差。因此，基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類研究是當(dāng)前的熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容之一。二、研究目的本研究旨在設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類方法，以提高土地利用遙感分類的分類精度和準(zhǔn)確性，并可應(yīng)用于土地資源監(jiān)測(cè)和管理。三、研究?jī)?nèi)容本研究的主要內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面：1.基于遙感影像獲取高維度的地物信息，對(duì)土地利用類型進(jìn)行初步分類；2.設(shè)計(jì)并建立FNEA模型，將多源地物信息進(jìn)行融合，并借助D-S證據(jù)理論分析不確定性和矛盾；3.進(jìn)行樣本選擇和標(biāo)記，并確定不同分類特征的權(quán)重和優(yōu)化方法；4.對(duì)比分析FNEA與常見(jiàn)分類方法的分類效果，并進(jìn)行誤差分析；5.對(duì)所得分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和提煉，總結(jié)分類結(jié)果。四、研究方法本研究將結(jié)合遙感影像處理技術(shù)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與D-S證據(jù)理論等多種技術(shù)手段，開(kāi)展基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類研究。具體步驟如下：1.數(shù)據(jù)采集：采集遙感影像數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)集；2.影像預(yù)處理：對(duì)遙感影像進(jìn)行預(yù)處理操作，包括大氣校正、輻射定標(biāo)、大氣矯正以及影像空間增強(qiáng)；3.土地利用類型初步分類：提取多源地物信息，對(duì)土地利用類型進(jìn)行初步分類；4.FNEA模型建立：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的FNEA模型進(jìn)行土地利用遙感分類；5.樣本選擇和標(biāo)記：針對(duì)不同分類特征，進(jìn)行樣本選擇和標(biāo)注工作；6.分類特征權(quán)重分析：選用PCA主成分分析法分析不同分類特征的權(quán)重；7.分類效果對(duì)比：將FNEA與常見(jiàn)分類方法如支持向量機(jī)、最大似然分類進(jìn)行分類效果對(duì)比與分析；8.誤差分析：采用混淆矩陣對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行誤差分析；9.分類結(jié)果分析：對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析與總結(jié)。五、預(yù)期結(jié)果本研究預(yù)期結(jié)果為：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一種基于FNEA與D-S證據(jù)理論的土地利用遙感分類方法，提高土地利用遙感分類的分類精度和準(zhǔn)