基于分形纹理的遥感影像土地覆盖类型识别方法研究的任务书.docx

基于分形纹理的遥感影像土地覆盖类型识别方法研究的任务书
一、研究背景和意义
遥感影像在土地覆盖类型研究中的应用越来越广泛，能够提供大范围、高分辨率、定期更新的数据。土地覆盖类型识别是遥感影像处理的重要应用之一，其目的是将遥感影像中的像素分成不同的类别，以提供土地利用规划、环境监测、自然灾害预警等方面的支持和参考。
然而，传统的土地覆盖类型识别方法往往基于像元级别的分析，忽略了图像中的空间结构信息。分形理论认为，自然界中许多物体都存在一定的分形结构。在遥感影像中，土地覆盖类型具有一定的分形特征，例如，森林和草地具有较大的分形维度，而城市和水体具有较小的分形维度。基于分形纹理的土地覆盖类型识别方法能够充分发挥遥感影像的空间结构信息，提高分类精度和效率。
因此，本研究旨在通过对遥感影像分形纹理的研究，提出一种基于分形纹理特征的土地覆盖类型识别方法，为遥感影像土地覆盖研究提供新的思路和方法。
二、研究内容和方案
1.研究遥感影像分形纹理特征提取方法
基于分形理论和纹理特征分析方法，研究适用于遥感影像的分形纹理特征提取方法。包括分形维度、Lacunarity、离散分形傅里叶变换等。
2.分类器的选择和优化
对比分析传统的分类器和深度学习分类器，选择适合于本研究的分类器，并进行优化，以提高分类器的性能。
3.遥感影像土地覆盖类型识别方法研究
基于提取的分形纹理特征和优化后的分类器，提出一种基于分形纹理的遥感影像土地覆盖类型识别方法。并对提出的方法进行性能评估和实验验证，比较不同方法的分类精度和效率。
三、研究计划
阶段一：文献调研和理论研究。对分形理论、纹理特征分析方法、遥感影像土地覆盖分类方法等进行深入研究，确定本研究的技术路线和实验方案。
时间：1个月
阶段二：分形纹理特征提取方法研究。研究分形纹理特征的提取方法，包括分形维度、Lacunarity、离散分形傅里叶变换等。
时间：3个月
阶段三：分类器选择和优化。选择适合于本研究的分类器，并对分类器进行优化，以提高分类器的性能。
时间：1个月
阶段四：土地覆盖类型识别方法研究。基于研究的分形纹理特征和优化后的分类器，提出一种基于分形纹理的土地覆盖类型识别方法，并进行性能评估和实验验证。
时间：3个月
阶段五：实验和论文写作。对实验结果进行分析和总结，撰写本研究的论文。
时间：3个月
四、预期成果
1.提出一种基于分形纹理特征的遥感影像土地覆盖类型识别方法；
2.验证提出方法的有效性和可行性；
3.发表研究论文1~2篇。