1. 本选题研究的目的及意义
随着无人机技术的快速发展，其应用领域不断拓展，涵盖了航空摄影测量、环境监测、灾害救援、农业植保等众多领域。
无人机在执行这些任务时，往往需要对飞行区域的地形地貌进行准确识别，以便规划安全高效的飞行路径、选择合适的降落地点以及获取目标区域的环境信息。
无人机飞行区域地貌识别是指利用无人机搭载的传感器获取地面信息，并结合图像处理、模式识别、机器学习等技术，对飞行区域的地形地貌类型进行自动识别和分类。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，无人机地貌识别技术发展迅速，国内外学者在该领域展开了广泛的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在无人机地貌识别方面取得了一定的进展，特别是在基于传统图像处理方法的地貌特征提取方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题旨在研究无人机飞行区域地貌识别技术，并开发相应的系统实现。
主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
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.文献调研阶段：深入研究国内外无人机地貌识别技术发展现状、最新研究成果以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。
关注深度学习、计算机视觉、遥感图像处理等领域的最新进展，探索其在地貌识别中的应用潜力。
2.算法设计与实现阶段：基于深度学习算法(如卷积神经网络)设计无人机飞行区域地貌识别模型，并针对无人机遥感图像的特点进行算法改进和优化。
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.提出一种基于深度学习的无人机飞行区域地貌识别算法。
该算法将充分利用深度学习强大的特征提取和分类能力，实现对不同类型地貌特征的有效提取和分类，提高地貌识别的精度和效率。
2.针对无人机遥感图像的特点，对深度学习算法进行改进和优化。
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.刘少创,张保波,胡鹏程,等.基于深度学习的无人机遥感影像地貌分类研究进展[J].地理信息世界,2021,28(05):67-76.
2.王利民,焦玉玲,王健.基于深度学习的无人机遥感影像语义分割研究综述[J].测绘通报,2021(04):1-8 23.
3.李明,张飞,王程,等.基于改进U-Net模型的无人机图像地表覆盖识别[J].测绘科学,2023,48(04):66-73.
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