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。
变化检测作为遥感技术的重要应用之一，在土地利用变化监测、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，也给变化检测带来了新的挑战，如数据量大、地物类型复杂、阴影和噪声影响等。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在高分辨率遥感影像变化检测方面展开了大量研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在高分辨率遥感影像变化检测方面做了大量工作，取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以高分辨率遥感影像为研究对象，以提高CVA-EM模型在变化检测中的精度和效率为目标，开展以下几方面研究：
1. 主要内容
1.高分辨率遥感影像特征提取:研究适用于高分辨率遥感影像的特征提取方法，充分挖掘影像的光谱、纹理、形状等信息，为后续的变化检测提供更丰富的特征表达。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.文献调研与资料收集:首先，进行广泛的文献调研，了解国内外高分辨率遥感影像变化检测的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
同时，收集相关的高分辨率遥感影像数据、地图数据等，为后续研究做好数据准备。
2.CVA-EM模型分析与改进:深入研究CVA-EM模型的原理、优缺点以及在高分辨率遥感影像变化检测中的应用情况。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.高分辨率遥感影像特征提取:针对高分辨率遥感影像的特点，研究新的特征提取方法，例如结合深度学习和传统特征提取方法，以获取更丰富、更具代表性的特征，提高变化检测的精度。
2.CVA模型改进:分析不同特征对变化检测的贡献，构建更有效的特征组合方式，并结合高分辨率影像的特点对CVA模型进行改进，提高模型的鲁棒性和适用性。
3.EM算法优化:研究针对CVA-EM模型的EM算法优化策略，例如采用自适应学习率、引入正则化项等方法，以提高算法的收敛速度和稳定性，降低计算复杂度。
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] 张永生,赵书河,冯文卿,等.高分辨率遥感影像变化检测技术综述[J].测绘学报,2016,45(10):1215-1233.
[2] 刘佳,刘凯,张艳宁,等.结合改进CVA和MRF的高分辨率SAR影像变化检测[J].北京理工大学学报,2017,37(8):852-857.
[3] 彭妮娜,王密,李爽.基于改进EM算法的高分辨率遥感影像变化检测[J].计算机工程与应用,2018,54(24):200-205.
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