GEP在遥感数字图像处理中的应用的任务书.docx

GEP在遥感数字图像处理中的应用的任务书
任务书
任务名称：GEP在遥感数字图像处理中的应用
任务描述：
近年来，遥感技术在地理信息领域得到广泛应用。随着遥感数字图像处理技术的发展，应用范围和深度得到了进一步拓展和提升。其中，基于遥感数字图像的地物提取、分类和监测等研究领域受到了广泛关注。
遗传表达式编程（GEP）是一种基于遗传学原理和编程思想的智能优化算法。它具有全局搜索能力、高效率和可扩展性等优点，在图像处理、机器学习、数据挖掘等领域得到了广泛应用。
本次任务旨在探索GEP在遥感数字图像处理中的应用。具体任务包括：
1.研究已有的GEP在遥感数字图像处理中的应用案例，分析其优缺点以及存在的问题。
2.设计并实现一个基于GEP的遥感数字图像分类系统，包括特征提取、分类器训练和测试等模块。其中，特征提取模块采用基于小波变换的方法，分类器采用基于决策树的方法。
3.对比基于GEP的遥感数字图像分类系统与传统分类方法（如支持向量机和最近邻等）的分类精度和时间效率。
4.分析探讨基于GEP的遥感数字图像分类系统的优化空间和改进方向。
任务成果：
1.一篇包括文献综述、系统设计和实验分析等内容的研究报告。
2.一个基于GEP的遥感数字图像分类系统，包括源代码和演示DEMO。
3.实验数据和实验结果文档。
任务要求：
1.熟悉遥感数字图像处理和机器学习相关知识，具有一定的编程能力。
2.具有良好的文献查找和阅读能力，能够撰写规范的学术论文。
3.具有良好的学习和沟通能力，能够团队协作完成任务。