这样的主题论文还是比较好写的，首先必须要抓住论文的中心，确立文章的思想内涵，然后分几个不同的角度进行有效的论证。
ground truth指地面实况。
地面实况表示在地球表面所做的关于遥感研究的观测，通常用地面实况来检验通过传感器数据所做出的判读的准确性。
例如若用传感器数据来鉴定农业土地利用，为了能够确定这种鉴定精确性的百分比，就必须了解农田抽样全域的实际地面情况。
地面实况收集地区的选择，可以根据一系列准则来决定。这包括研究目的、满足统计用的样本大小、实验研究的重复性与连续性、到研究地区的通道、该地区现有数据的可用性、人员、装备来源，以及航天站台的轨道特性等。
扩展资料：
地面实况监测的目的：
地面数据收集的主要目的，是在成象时候提供同时发生的地面情况的记录。实际上，对于几个以上的小地区或选择的采样点，难以取得同步的数据。
不过目的却是在获得传感器数能得据的短时间以内，到采样的地面实况数据。在计划地面数据收集时，应对观测的变量的变化速率予以特别注意。
这些变量可以分为瞬变的或非瞬变的。记录瞬变特征的数据（例如作物生长阶段、落叶层、风速、表面水分）必须是近于同步的。
非瞬变特征的记录（例如坡度、方位、土壤质地）可以在执行感应任务之前或以后去进行。
参考资料来源：百度百科-ground truth
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。
还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧
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以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）
(1)机器学习顶级会议：NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN）
计算机视觉和图像识别：ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP）
人工智能：IJCAI, AAAI; （期刊AI）
另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。
特别是，如果做机器学习，必须地，把近4年的NIPS, ICML翻几遍；如果做计算机视觉，要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。
(2)另外补充一下：大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到。
(3)说些自己的感受。对计算机视觉和计算神经科学领域，从方法和模型的角度看，统计模型（包括probabilistic graphical model和statistical learning theory）是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势：重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现，然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要，但多关注和结合这些方法也很有意义。
