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基于卷积神经网络的遥感影像土地覆盖分类研究的任务书 任务书 一、任务背景 遥感技术是现代地球科学中应用十分广泛的一种技术手段,其应用可以大幅度提高土地利用和土地资源管理的效率。土地覆盖分类是遥感技术应用的重要领域之一。基于遥感图像数据,可以通过人工解译或计算机算法实现土地覆盖分类,为国土资源管理和决策提供可靠的支撑。传统的土地覆盖分类方法以人工解译为主,手工解译效率低下、成本高昂、不符合大规模实际需求。近年来,基于遥感图像的深度学习方法如卷积神经网络(CNN)在土地覆盖分类领域的应用也取得了一定的成效。 二、任务概述 本任务旨在通过深度学习方法实现遥感影像土地覆盖分类。基于卷积神经网络的模型能够有效地提取遥感影像中的地物特征,具有较高的分类准确率和处理效率。本任务将通过构建卷积神经网络模型,采用遥感影像数据进行分类,实现土地覆盖分类的自动化处理。任务涉及的技术与方法包括遥感影像数据处理、卷积神经网络原理及其算法、分类模型的构建及优化等。 三、任务内容 1.遥感影像数据的获取和预处理 (1)选择合适的遥感影像数据集; (2)进行影像预处理(去噪、波段合成)。 2.卷积神经网络模型的构建 (1)选择合适的网络结构; (2)设置网络参数; (3)实现卷积神经网络模型的搭建。 3.模型训练 (1)选择合适的损失函数和优化器; (2)将数据集划分为训练集和测试集; (3)对模型进行训练,并记录训练过程中的损失函数和准确率指标。 4.土地覆盖分类 (1)利用已训练好的模型对测试集数据进行分类; (2)将分类结果输出为栅格图像,并进行后处理和可视化。 5.模型评估 (1)对模型进行准确率评估和效率评估; (2)对任务结果进行分析和总结。 四、任务要求 1.熟悉遥感影像数据的获取、处理、分析等基本技术; 2.熟悉卷积神经网络的基本原理及其算法; 3.具备一定的编程能力,掌握深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等; 4.能够独立完成深度学习实验,能够对实验结果进行分析和总结; 5.具备团队合作精神,能够与指导老师和同学积极沟通协作。 五、任务进度 本任务预计为时2个月,工作计划安排如下: 第1周:熟悉任务背景和任务要求,了解遥感影像分类的基本理论和方法。 第2-3周:对遥感影像进行预处理,包括去噪、波段合成等操作。 第4-6周:构建卷积神经网络模型,进行参数的设置和模型的训练及调优。 第7-8周:利用已训练好的模型对测试集数据进行分类,进行后处理和可视化。 第9-10周:对任务结果进行评估、分析和总结,撰写实验报告和实验论文。 六、任务成果 1.完成基于卷积神经网络的遥感影像土地覆盖分类的实验,并获得实验数据和实验结果; 2.撰写实验报告和实验论文,总结实验过程、实验数据和实验结果,分析实验优缺点并提出改进建议; 3.实验结果可作为学术研究论文发表,或者用于相关领域的科研、生产和管理应用。 七、指导要求 1.指导老师应具备遥感影像分类和深度学习等相关知识,能够对任务背景、任务要求、实验过程和实验结果进行指导、评价和分析。 2.指导老师应与学生保持密切联系,随时了解实验的进度和进展,及时发现和解决问题,及时对实验结果进行评价和指导。 3.指导老师应帮助学生进行论文撰写和实验报告的规范化,对学生的科研能力进行指导和培养。