1. 毕业设计（论文）主要内容：

遥感图像的计算机分类，是模式识别技术在遥感技术领域的具体应用。

目前遥感图像的分类主要是采用统计模式识别方法， 但由于光谱图像上的光谱值是混合光谱， 存在着同物异谱现象， 使传统的最大似然分类法的分类精度不高 。

研究将针对传统遥感图像分类方法存在的问题，提出新的基于神经网络的优化分类方法。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 对武汉市遥感影像的预处理。对武汉市遥感影像图进行目视解译，在不同尺度下进行地物分类，为后期的实验做数据基础。

2.利用传统的遥感监督和非监督分类方法进行分类，并计算其精度。

3.进行神经网络学习算法影像分类，对比传统最大似然分类法分类精度，得到结果。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1-2周，毕业实习，基础数据的制作；

3-5周，查阅文献，完成开题；

6-12周，完成论文初稿；

4. 主要参考文献

1.李介谷，蔡国廉等编.计算机模式识别技术[m].上海：上海交通大学出版社，1996.

2. 孙家柄，舒宁，关泽群编著.遥感原理方法和应用[m].北京：测绘出版社，1997.

3. 王耀南著.计算智能信息处理技术及其应用[m].长沙：湖南大学出版社，1999.