基于时频特征和支持向量机的高分辨率遥感影像道路提取的任务书.docx

基于时频特征和支持向量机的高分辨率遥感影像道路提取的任务书
任务书
题目：基于时频特征和支持向量机的高分辨率遥感影像道路提取
任务背景：
在城市的发展过程中，道路作为城市交通的重要组成部分，需要进行及时的监控和管理。然而，传统的道路监控方式存在着一定的局限性，比如监控范围有限、效率低下等问题。因此，采用遥感影像的方式进行道路提取，成为了一种常用的方法。然而，现有的遥感影像道路提取方法存在误差率高、效率低的问题。为此，基于时频特征和支持向量机技术的道路提取方法被提出，可有效提高道路提取准确率和速度。
任务目标：
本项目旨在实现一种基于时频特征和支持向量机技术的高分辨率遥感影像道路提取方法，并对其准确率和速度进行分析评估。
具体任务：
1.进行相关文献调研，熟悉基于时频特征和支持向量机技术的道路提取方法，并了解相关算法原理及应用场景。并分析遥感影像数据的特点及应用。
2.获取所需的高分辨率遥感影像数据，并对数据进行预处理。
3.提取高分辨率遥感影像的时频特征，并进行特征选择，筛选出关键的时频特征。
4.建立支持向量机模型，对筛选出的关键时频特征进行训练，实现道路提取功能。
5.对训练好的模型进行性能测试和实验评估，得出提取结果的准确率和速度，并进行分析和比较。
6.对算法进行改进和优化，提高其道路提取准确率和速度。
7.完成论文写作，撰写实验报告和技术文档。
任务流程：
1.文献调研
根据已有的关于基于时频特征和支持向量机技术的道路提取文献进行调研，了解算法原理和应用场景。
2.遥感影像数据预处理
获取所需的高分辨率遥感影像数据，并进行预处理。预处理过程包括影像的去噪、伪影修复、灰度归一化等。
3.时频特征提取
基于高分辨率遥感影像数据提取出时频特征。所用的时频特征包括小波特征、Gabor特征、HOG特征等。
4.特征选择
对提取出来的时频特征进行特征选择，筛选出关键的时频特征。
5.模型建立
基于筛选出的关键时频特征建立支持向量机模型，并对模型进行训练。
6.性能测试和实验评估
对训练好的模型进行性能测试和实验评估，得出提取结果的准确率和速度，并进行分析和比较。
7.算法优化
对提出的算法进行改进和优化，提高其道路提取准确率和速度。
8.论文写作
撰写实验报告和技术文档，完成论文写作。
任务分工：
1.负责文献调研，了解算法原理和应用场景；
2.负责遥感影像数据的预处理和时频特征提取；
3.负责特征选择和建立支持向量机模型；
4.负责性能测试和实验评估，并对算法进行改进和优化；
5.负责论文写作和撰写实验报告。
备注：
本项目需要团队多名成员共同合作完成。每名成员需要根据自己的专业背景和技能分工负责不同的任务，共同完成项目的实施和完善。同时，每名成员需要在项目中认真履行自己的职责，协同工作，互相配合，确保整个项目的成功实施。