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，高分辨率遥感影像以其丰富的地物信息和精细的空间分辨率，为建筑物检测提供了强大的数据基础。
准确、高效地提取建筑物信息，对于城市规划、灾害监测、土地资源管理等领域具有重要的理论意义和应用价值。
研究目的
本选题旨在探索一种基于差分分形属性的高分辨率遥感影像建筑物检测方法，以期提高建筑物检测的精度和效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
国内研究现状
近年来，国内学者在高分辨率遥感影像建筑物检测方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。
主要研究方法包括：
基于像元的方法:利用像元的光谱、纹理等特征进行分类，例如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等。
基于对象的方法:将影像分割成多个对象，利用对象的形状、大小、纹理等特征进行分类，例如面向对象分类方法。
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和建筑物的影像特征，分析差分分形属性对建筑物检测的意义。
2.探讨差分盒维数的计算方法，并研究其在高分辨率遥感影像建筑物检测中的适用性。
3.研究适用于建筑物检测的影像多尺度分割方法，以提高建筑物轮廓提取的精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与理论分析阶段：深入研究高分辨率遥感影像的特点、建筑物的影像特征以及分形理论的相关概念和方法。
广泛查阅国内外相关文献，了解高分辨率遥感影像建筑物检测的最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.方法设计与实验阶段：研究差分盒维数的计算方法，并针对高分辨率遥感影像的特点进行改进和优化，以提高其在建筑物检测中的适用性。
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.提出了一种基于差分分形属性的高分辨率遥感影像建筑物检测方法。
与传统的基于光谱、纹理等特征的建筑物检测方法相比，本方法利用差分分形属性能够更准确地刻画建筑物的几何特征，从而提高建筑物检测的精度。
2.研究了差分盒维数在高分辨率遥感影像建筑物检测中的适用性，并针对其特点进行了改进和优化。
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.陈云浩,李德仁,邵振峰,等.高分辨率遥感影像建筑物提取方法研究进展[J].武汉大学学报(信息科学版),2018,43(12):1801-1818.
2.赵泉华,张永强,叶苗苗,等.融合多特征的高分辨率遥感影像建筑物提取[J].测绘通报,2022,41(8):1-7.
3.李晓静,张良培,王密.深度学习与高分辨率遥感影像建筑物提取研究进展[J].遥感学报,2018,22(2):215-230.
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