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基于DEM的数字流域水系中面状水体自动提取方法研究的任务书
任务书：基于DEM的数字流域水系中面状水体自动提取方法研究
1.任务背景
水资源是人类生存和社会经济发展的重要基础资源，其中面状水体的自动提取对于水资源的研究和管理具有重要的意义。目前，数字高程模型为水体提取提供了方便和可靠的工具，但是现有的自动提取算法在提取精度和可靠性方面仍然存在一定的挑战和难点。因此，本研究旨在探索和开发一种基于数字高程模型的面状水体自动提取方法，以提高水资源管理的效率和精度。
2.研究目标
本研究的主要目标为探索和开发一种基于数字高程模型的面状水体自动提取方法，并对该方法的提取精度和可靠性进行评估和优化。具体目标包括：
1）研究数字高程模型在面状水体自动提取中的应用方法和优劣势；
2）提取验证数据集，用于对所述方法进行测试和评估；
3）探索和开发基于数字高程模型的面状水体自动提取方法；
4）对所述方法的提取精度和可靠性进行评估和优化；
5）撰写研究报告和论文，并将研究成果广泛应用于水资源管理领域。
3.研究内容
（1）数字高程模型在面状水体自动提取中的应用方法和优劣势
本部分将主要介绍数字高程模型的基本理论和应用方法，包括面状水体提取原理、数字高程模型数据处理和分析方法、提取算法等。同时，将对数字高程模型在面状水体自动提取方面的优劣势进行分析和讨论，为后续的方法开发提供参考依据。
（2）验证数据集的建立
本部分将主要设计和建立一组面状水体验证数据集，用于对所述方法进行测试和评估。该数据集选取具有代表性的河流、湖泊、水库等不同类型的面状水体，同时考虑地形复杂度、数据质量和差异性等因素，并对数据集进行质量控制和统计分析，以提高测试和评估的精度和可靠性。
（3）基于数字高程模型的面状水体自动提取方法研究
本部分将主要探索和开发基于数字高程模型的面状水体自动提取方法，包括水体边缘检测、水体几何特征分析、水体分类识别等环节。针对数字高程模型在数据质量、地形分辨率、水体参数和边界检测等方面存在的问题，采用水体拓扑结构、多尺度分析和计算机视觉技术等手段对算法进行优化和改进。
（4）提取精度和可靠性评估与优化
本部分将针对所述方法进行提取精度和可靠性评估，主要涉及算法验证、误差分析、性能指标和验证结果的解释分析等环节。重点考虑算法在不同场景下的提取效果和表现，对算法进行评估和优化，提高其实用性和效率。
（5）报告撰写和成果运用
本部分将主要撰写研究报告和论文，总结研究成果和创新点，提出未来可能遇到的挑战和解决方案，并将研究成果运用于水资源管理领域，推动水资源管理的现代化和智能化。
4.研究计划和进度安排
任务时间：2021年9月1日——2022年8月31日
|任务内容|计划工作时间|
|--------|------------|
|数字高程模型在面状水体自动提取中的应用方法和优劣势|2021年9月|
|验证数据集的建立|2021年10月——2022年1月|
|基于数字高程模型的面状水体自动提取方法研究|2022年2月——2022年6月|
|提取精度和可靠性评估与优化|2022年7月|
|报告撰写和成果运用|2022年8月|
5.研究经费来源
本项目经费共计30万，由教育部科研基金支持。其中包括设备费用、人员费用、差旅费和材料费等。研究经费将通过审批程序进行财务管理和使用。
6.人员组成与分工
|姓名|担任职务|任务分工|
|----|-------|--------|
|张三|研究员|负责数据处理和算法开发|
|李四|工程师|负责数据采集和处理工作|
|王五|博士生|负责算法实验和性能测试|
|赵六|研究助理|负责资料整理和文献检索|
7.预期成果
本研究预期可以实现以下成果：
1）探索和开发一种基于数字高程模型的面状水体自动提取方法；
2）建立面状水体验证数据集，并对所述方法进行测试和评估；
3）提高数字高程模型在水体自动提取方面的精度和可靠性；
4）撰写研究报告和论文，创新和积累相关理论和应用经验；
5）推动水资源管理的现代化和智能化。