1. 本选题研究的目的及意义
随着遥感技术的飞速发展，遥感图像数据量呈爆炸式增长，对数据存储、传输和处理效率提出了更高的要求。
图像压缩技术能够有效减少数据量，降低数据冗余，对于提高遥感数据处理效率具有重要意义。
然而，传统的遥感云图检测方法通常针对未压缩的原始图像进行处理，压缩过程引入的信息损失会对云检测精度造成一定影响。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着遥感技术和压缩感知理论的发展，基于压缩图像的遥感云图检测逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在基于压缩图像的遥感云图检测方面取得了一定的研究成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于压缩图像的遥感云图检测展开，主要研究内容包括：
1.压缩图像特点对云检测的影响分析:研究JPEG和JPEG2000压缩标准，分析压缩过程对图像信息的影响，以及不同压缩比和压缩算法对云检测精度的影响规律。
2.基于压缩域特征的遥感云图检测方法:研究JPEG压缩图像的离散余弦变换(DCT)系数、量化表等压缩域特征，以及JPEG2000压缩图像的小波系数等特征，分析其在云检测中的应用潜力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，了解国内外在基于压缩图像的遥感云图检测方面的研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考。
其次，分析JPEG、JPEG2000等常用压缩算法的特点，研究压缩过程对图像信息的影响，以及不同压缩比和压缩算法对云检测精度的影响规律。
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.提出基于压缩域特征和深度学习相结合的遥感云图检测方法:将压缩域特征提取和深度学习模型相结合，充分利用压缩图像的信息，提高云检测的精度和效率。
2.构建基于压缩图像的多源数据融合云检测模型:将压缩图像与其他遥感数据进行融合，利用多源信息提高云检测的准确性和鲁棒性。
3.设计轻量级的深度学习模型，提高压缩图像云检测的效率:针对压缩图像的特点，设计轻量级的深度学习模型，降低计算复杂度，提高云检测效率。
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. 李德仁,邵振峰,巩丹超,等.面向时空大数据的遥感云计算[J].武汉大学学报(信息科学版),2019,44(05):649-660.
2. 张兵,李存军,陈少杰,等.基于深度学习的遥感图像云检测综述[J].遥感学报,2021,25(06):1323-1346.
3. 刘忠,王剑,李俊杰,等.面向大数据应用的遥感影像压缩技术综述[J].计算机应用研究,2016,33(05):1281-1286,1293.
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