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基于小波变换和SVM的遥感图像分类的任务书
任务名称：基于小波变换和SVM的遥感图像分类
任务目标：通过对遥感图像进行小波变换，并利用支持向量机（SVM）算法进行分类，实现遥感图像分类的高准确率和高效率。
任务详细描述：
1.数据准备：从开放数据源（如GoogleEarthEngine、Landsat等）获得遥感图像数据，并对数据进行预处理，包括校正、裁剪、去除云影等。
2.小波变换：采用小波变换对遥感图像进行变换，提取图像的纹理、边缘等特征，生成小波系数矩阵。
3.特征选择：对小波系数矩阵进行特征选择，筛选出最具代表性和区分度的特征，降低维度，提高分类效率和准确率。
4.SVM分类：利用支持向量机算法对选取的特征进行分类，建立分类模型，实现遥感图像的自动分类。
5.模型优化：对建立的分类模型进行优化，包括参数调整、模型融合等方法，提高分类准确率和鲁棒性。
6.结果评估：对分类结果进行评估，包括分类精度、Kappa系数、混淆矩阵等指标，评估模型的优劣。
任务交付：
1.实现遥感图像分类的完整代码，并给出详细注释，代码要求符合代码规范和标准。
2.提供数据预处理、小波变换、特征选择、SVM分类、模型优化、结果评估等各阶段的实验报告。
3.设计实验验证，展示该方法在不同数据集上的分类效果，并与其他方法进行比较分析。
4.撰写学术论文或技术报告，详细阐述该方法的原理、实现、优化、应用和创新，展示该方法的研究价值和应用前景。