1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着城市化进程的加速推进，环境污染问题日益突出，对城市居民的健康和生活质量构成严重威胁。
传统的环境监测手段主要依赖地面监测站，存在监测点位稀疏、数据获取成本高、时效性差等局限性，难以满足城市环境精细化管理的需求。
遥感技术作为一种非接触式、大范围、快速获取地表信息的技术手段，为城市环境污染监测提供了新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着遥感技术和深度学习的快速发展，基于遥感影像的城市环境污染预测研究取得了显著进展，国内外学者在该领域开展了大量研究工作。
1. 国内研究现状
国内学者在基于遥感影像的城市环境污染监测方面开展了大量研究工作，并在利用遥感数据反演大气污染物浓度、水体污染指标、热岛效应等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.城市环境污染指标体系构建:针对城市环境污染的特点，选取具有代表性的空气污染、水体污染、土壤污染等指标，构建城市环境污染指标体系。
2.深度学习模型构建:研究和选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，用于城市环境污染预测。
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:系统查阅国内外相关文献，了解城市环境污染预测与分析的研究现状、发展趋势和现有技术方法，为研究方案的设计提供理论基础。
2.数据收集与预处理:收集研究区域的多源数据，包括多光谱遥感影像、高光谱遥感影像、激光雷达数据(LiDAR)等，以及与环境污染相关的监测数据，如空气质量监测数据、水质监测数据等。
对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、缺失值处理、几何校正、大气校正、影像增强等，构建研究数据集。
5. 研究的创新点
1.多源数据融合:集成多光谱遥感影像、高光谱遥感影像、激光雷达数据(LiDAR)等多源遥感数据，以及空气质量监测数据、水质监测数据等环境监测数据，构建多源数据融合模型，提高城市环境污染预测的精度。
2.深度学习模型优化:针对不同的环境污染指标和数据特点，对深度学习模型结构进行优化，例如采用混合模型结构、注意力机制等，提高模型的预测精度和效率。
3.时空特征融合:在模型构建过程中，充分考虑城市环境污染的时空特征，将深度学习模型提取的空间特征与环境监测数据的时间序列特征进行融合，提高模型对污染物时空分布特征和变化趋势的预测能力。
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] 赵文吉,徐京华,刘正军,等.面向对象和深度学习的遥感影像变化检测方法综述[J].测绘学报,2019,48(10):1289-1303.
[2] 孟进,刘良云,王树根,等.深度学习在高分辨率遥感影像目标检测与识别中的应用[J].测绘学报,2018,47(6):724-736.
[3] 李德仁,邵振峰,李博峰.面向智能化的遥感影像解译[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(11):1577-1586.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
