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基于多种特征的高分辨率遥感影像阴影检测算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
遥感影像在现代高科技中扮演着越来越重要的角色。随着遥感技术的进步和性能的提高，遥感影像的分辨率也随之提高，遥感影像的应用领域也越来越广泛。高分辨率的遥感影像在城市规划、环境监测、农业监测等领域中有着广泛的应用价值。而阴影作为遥感影像中的一种重要特征，可以用于建筑物、地形等的识别和分析，因此阴影检测一直是遥感影像处理领域中的重要研究方向之一。
二、研究内容
本研究旨在基于多种特征，设计高效、准确的高分辨率遥感影像阴影检测算法，包括以下内容：
1.分析遥感影像中阴影的形成原理和特征，总结阴影与其他地物之间的联系。
2.研究阴影检测算法中的关键技术，包括图像分割、特征提取、分类等，并通过实验比较不同技术的性能和优劣。
3.利用光度和几何学特征，开发高效、准确的阴影检测算法。本研究将研究不同种类的遥感数据，包括单一波段、多波段和全色影像等，并探索阴影检测算法在不同数据集上的适用性。
4.对比不同的深度学习模型，提高算法在实际业务中的性能和适用性。
5.验证算法的有效性和性能，并进行实验分析和结果比较。
三、主要研究内容及时间安排
1.文献综述（2周）
阅读相关文献，了解遥感影像阴影检测算法的研究方向和技术，总结当前研究的主要成果和不足。
2.算法设计（4周）
分析遥感影像中阴影的形成原理和特征，研究阴影检测算法中的关键技术，包括图像分割、特征提取、分类等，并提出基于多种特征的阴影检测算法。
3.实验验证（6周）
利用不同种类的遥感数据，包括单一波段、多波段和全色影像等，对算法进行实验分析和结果比较，优化算法，提高算法的性能和准确性。
4.结论与总结（2周）
总结本研究的主要结果和贡献，并指出进一步研究的方向和重点。
四、预期成果
1.提出一种基于多种特征的高分辨率遥感影像阴影检测算法，并优化算法，在实际数据中验证其有效性和性能。
2.发表相关论文2篇以上，并在国际、国内学术会议上做相关报告。
3.为相关领域的遥感影像处理和应用研究提供一定参考价值。
五、技术要求及条件
1.本研究需要熟练掌握Python或Matlab等编程语言，熟悉常用的数据处理和算法设计工具，如TensorFlow、Keras等。
2.有一定的遥感影像处理和理论基础，具备一定的数学功底和实验能力。
3.具备较强的团队合作精神，具有良好的沟通能力和自主学习能力。
六、研究周期和预算
本研究周期为14周，预算为10000元。其中，硬件设备开销预计为6000元，软件工具和材料费用预计为2000元，出差差旅费用预计为1000元，实验人员劳务费用预计为2000元。
七、评价标准
本研究主要评价标准包括以下内容：
1.研究方法和算法的创新性和有效性。
2.研究结果在现有算法的基础上有所提升，具有一定的实际应用价值。
3.文章质量和发表情况，包括论文发表数量、影响因子等。
4.研究过程中的工作量和工作质量。
八、参考文献
1.黄彦宾.基于遥感影像的阴影信息的提取及其在道路识别中的应用[D].北京交通大学,2015.
2.黄鑫,叶帆,陈辉,等.基于多特征融合的阴影检测方法[J].计算机工程,2017(22):79-82.
3.蒋杨波,闫杰,周涛.简化版卷积神经网络在高分辨率遥感图像阴影检测中的应用[J].计算机工程与应用,2017(33):216-220.
4.李志波,任华,段伟.给多重阴影自动选择梅森算子[J].计算机工程与应用,2017(53):218-221.