1. 本选题研究的目的及意义
随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像以其丰富的地物信息和精细的空间分辨率，为变化检测提供了前所未有的机遇。
变化检测作为遥感影像分析与应用的关键技术之一，在地表覆盖监测、城市扩张分析、灾害评估等领域发挥着至关重要的作用。
然而，高分辨率遥感影像在带来丰富信息的同时，也对变化检测方法提出了更高的要求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在基于分割的变化检测领域开展了大量的研究工作，取得了一定的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在遥感影像变化检测方面展开了积极的探索，特别是在结合深度学习方面取得了显著进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：
1.研究高分辨率遥感影像的特点及变化检测技术难点。
2.研究语义分割和实例分割模型在遥感影像中的应用，分析不同分割模型对变化检测性能的影响。
3.设计并实现基于分割的高分辨率遥感影像变化检测网络结构，并对比分析不同网络结构的性能差异。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研：系统梳理高分辨率遥感影像变化检测技术、语义分割、实例分割等相关领域的国内外研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据获取与预处理：收集并筛选适用于本研究的公开高分辨率遥感影像数据集，并对其进行预处理，包括几何校正、辐射校正、图像增强等，以提高数据质量和可比性。
3.模型构建与训练：研究和选择合适的语义分割和实例分割模型，并对其进行改进和优化，以适应高分辨率遥感影像的特点。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.将语义分割和实例分割技术引入到高分辨率遥感影像变化检测中，突破了传统基于像素级变化检测方法的局限性，能够更准确地识别和提取变化信息。
2.设计并实现了一种基于分割的高分辨率遥感影像变化检测网络结构，该网络结构能够有效地融合多层次语义信息，提高变化检测的精度和效率。
3.通过实验验证了所提出的方法在公开数据集上的有效性和先进性，并分析了不同分割模型和网络结构对变化检测性能的影响，为高分辨率遥感影像变化检测提供了新的思路和方法。
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,杜博,刘哲,等.融合多尺度特征和注意力机制的高分辨率遥感影像变化检测[J].武汉大学学报(信息科学版),2021,46(12):1855-1863.
[2]李存军,彭宇,张良培,等.结合改进FCN和GrabCut的高分辨率遥感影像变化检测[J].测绘学报,2019,48(01):82-91.
[3]张鑫龙,张永军,周绍光.基于深度学习的遥感影像变化检测综述[J].遥感学报,2019,23(05):812-830.
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