1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的快速发展，数字高程模型（DigitalElevationModel，DEM）作为一种重要的地表形态表达方式，在地貌研究中发挥着越来越重要的作用。
DEM数据能够直观地反映地表起伏变化，为地貌分类提供了丰富的信息。
传统的地貌分类方法主要依靠人工实地调查和判读航片，效率较低且受主观因素影响较大。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，DEM地统计纹理在地貌分类中的应用研究逐渐成为热点，国内外学者开展了一系列探索性研究，并取得了一些阶段性成果。
1. 国内研究现状
国内学者在DEM地貌分析方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：1.基于DEM的地貌形态提取：利用DEM提取坡度、坡向、曲率等地形因子，分析地表起伏变化，划分地貌单元。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以研究区域的DEM数据为基础，探讨DEM地统计纹理在地貌分类中的应用，主要研究内容包括：1.研究区域DEM数据的获取与预处理：获取研究区域的DEM数据，并对DEM数据进行预处理，包括投影转换、数据格式转换、噪声去除、填洼处理等。
2.DEM地统计纹理特征提取：利用地统计分析方法，提取DEM数据的纹理特征。
4. 研究的方法与步骤
5. 研究的创新点
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.汤国安,李发源,刘学军,等. 数字高程模型及地貌分析[M]. 北京:科学出版社, 2020.
2.李震,郭庆,李鹏,等. 基于多尺度DEM的地统计分析方法比较——以陕西省延安市宝塔区为例[J]. 地理信息世界, 2020, 27(02): 85-92.
3.王猛,秦昆,李爱农,等. 基于改进型深层残差网络的无人机遥感影像地貌分类[J]. 农业机械学报, 2022, 53(10): 201-212.
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。
