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基于纹理信息的遥感影像植被分类研究的任务书
任务书
一、题目
基于纹理信息的遥感影像植被分类研究
二、任务背景
随着遥感技术的发展和应用，高分辨率遥感影像已经成为获取植被信息的主要手段之一。因此，对高分辨率遥感影像进行植被分类已经成为了研究热点之一。传统的遥感影像分类方法主要基于像元特征，忽视了像素之间的相互作用，因此对遥感影像的分类精度有一定的限制。最近，基于纹理信息的遥感影像分类方法逐渐成为了研究热点。与传统方法相比，它能够有效地利用像素之间的相互作用，提高遥感影像分类的精度。
三、研究内容
本研究主要针对基于纹理信息的遥感影像植被分类研究,具体内容包括：
1.分析高分辨率遥感影像的特点和植被信息提取的难点。
2.介绍纹理信息在图像处理中的作用和应用，包括各种纹理特征提取方法。
3.建立基于纹理信息的遥感影像植被分类模型，包括提取纹理特征、选择分类算法、确定分类规则等。
4.针对遥感影像植被分类精度的要求，进行实验验证和结果分析，对比基于纹理信息和传统方法的分类结果。
5.根据研究结果，总结优缺点，提出对纹理信息在遥感影像植被分类中的应用和发展方向的建议。
四、研究方法
本研究采用实证研究方法，重点研究基于纹理信息的遥感影像植被分类模型。研究方法如下：
1.搜集高分辨率遥感影像、地面真实数据和相关文献资料。
2.使用遥感图像处理软件对遥感影像进行预处理和特征提取。
3.使用机器学习算法进行遥感影像植被分类，并进行分类精度验证和结论分析。
4.对比基于纹理信息的遥感影像植被分类和传统方法的分类结果。
5.总结研究结果，提出纹理信息在遥感影像植被分类中应用的优缺点和发展方向。
五、进度计划
研究时间：2021年3月-2021年12月
研究内容及进度计划如下：
|研究内容|预计完成时间|
|---------------------------------------|---------|
|高分辨率遥感影像特点和植被信息提取难点分析|2021年3月-2021年4月|
|纹理信息在图像处理中的应用及特征提取方法研究|2021年4月-2021年6月|
|基于纹理信息的遥感影像植被分类模型建立|2021年6月-2021年9月|
|实验验证和结果分析|2021年9月-2021年11月|
|总结研究结论及建议|2021年11月-2021年12月|
六、预期结果
本研究的预期结果如下：
1.基于纹理信息的遥感影像植被分类模型建立，能够有效利用像素之间的相互作用，提高遥感影像植被分类的精度。
2.通过实验验证和结果分析，对比基于纹理信息和传统方法的分类结果，能够说明基于纹理信息的遥感影像植被分类方法对于提高分类精度的作用和意义。
3.总结研究结论及建议，提出纹理信息在遥感影像植被分类中应用的优缺点和发展方向，为后续相关研究和应用提供参考。