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基于场景语义的遥感图像检索研究的任务书
一、任务背景
随着卫星技术和遥感技术的不断发展，遥感图像的获取和处理已经成为了地球观测和资源环境管理的重要手段。在遥感图像应用领域中，遥感图像检索被广泛应用于目标识别、场景分析、资源监测等诸多领域。随着遥感图像数据量的不断增大，如何实现高效、准确的遥感图像检索成为了亟待解决的问题。传统的基于图像特征的检索方法往往受限于特征提取和匹配的局限性，存在较大的误差率和漏检率，同时忽略了图像的语义信息。因此，基于场景语义的遥感图像检索引起了广泛的关注和研究。
基于场景语义的遥感图像检索的目的是利用人类的语言和场景理解能力，实现对遥感图像的有效检索。该方法不仅能够提高检索的准确性，而且能够降低误差率和漏检率，同时保留了图像的语义信息，方便用户通过语言描述获取目标图像。
二、任务内容
本次研究任务将基于场景语义的遥感图像检索方法进行深入研究，主要包括以下内容：
1.研究基于场景语义的遥感图像检索方法的理论基础和技术架构，包括图像场景编码和解码、场景语义理解、场景匹配等关键技术。
2.设计遥感图像语义特征提取算法，包括基于深度学习的图像特征提取、主题模型分析、场景分类等方法。
3.探索遥感图像检索技术的实现方案，包括基于向量空间模型、基于概率模型、基于神经网络模型等多种方法的实现方案，以及各方案的优缺点和适用场景。
4.实现一个基于场景语义的遥感图像检索系统原型，并对其性能进行测试和验证。系统原型应支持语义描述和场景匹配功能，提供友好的用户界面和操作体验。
5.实验评估检索系统的性能和准确率，比较基于场景语义的遥感图像检索方法与传统基于特征的检索方法的优劣。
6.总结研究成果，撰写科技论文或专利申请，对基于场景语义的遥感图像检索方法进行推广和应用。
三、任务要求
1.研究人员应具备计算机科学、遥感科学及相关领域的知识背景，熟悉图像处理和计算机视觉领域的基本理论和方法，能够独立进行科学研究。
2.能够熟练使用常见的深度学习框架，包括Tensorflow、Pytorch等，能够开发基于深度学习的图像特征提取算法。
3.能够掌握基于机器学习的语义分析和场景理解算法，包括主题模型、自然语言处理、深度神经网络等方法。
4.具备Java、Python、C++等编程语言开发经验，具备良好的代码编写习惯和文档撰写能力。
5.有较强的团队合作精神、英语读写能力和沟通能力。
四、任务成果
1.撰写一篇论文或专利，介绍基于场景语义的遥感图像检索方法的理论框架、关键技术和实现方案。
2.开发一个基于场景语义的遥感图像检索系统原型，提供语义描述和场景匹配等功能。
3.进行性能测试和对比实验，评估检索系统的准确性和效率。
4.推广研究成果，将基于场景语义的遥感图像检索方法应用到实际场景中，为遥感图像的应用提供更为准确和高效的检索手段。
五、任务周期
本次研究任务周期为12个月。
六、经费预算
本次研究任务预算为50万元。
七、参考文献
1.BenM.Chen,ZhongYi,YongXiang,andXiaojingYuan.SceneClassificationwithDeepLearningBasedonSpatialPyramidCoding,IEEEGeoscienceandRemoteSensingLetters,13(6):781-785,2016.
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