基于纹理分析方法的DEM地形特征研究的任务书.docx

基于纹理分析方法的DEM地形特征研究的任务书
任务背景：
数字高程模型（DEM）是一种数字化的地形模型，可以描述地形的高程值，可以在地理信息系统（GIS）中进行分析和处理。高程数据是许多学科和应用领域的基础，如地形分析、水文学、地质学、环境科学和城市规划等。在地貌分析中，DEM是不可或缺的数据，并且提供了许多可用于地形分析的参数和指数。
纹理分析是一种基于纹理特征的图像处理技术，其中，纹理被指定为图像的局部统计特征。这种方法可以应用于DEM数据中，以检测地形特征，如山脊、谷底、坡度等。这对于地形表示、分类和分析非常有用。
任务描述：
本任务要求进行基于纹理分析方法的DEM地形特征研究，目标是利用DEM数据集，提取地形特征，并进行分类和分析。该任务分为以下步骤：
步骤一：数据准备
收集DEM数据集，并进行栅格化处理以获取高程数据。为每个像素计算局部统计特征（纹理参数），如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度梯度共生矩阵（GLGCM）等。
步骤二：特征提取
根据纹理参数，提取地形特征。选择具有代表性的纹理参数，并进行相应的计算和分析。可能需要进行特征选择和降维处理以减少特征空间的维数。
步骤三：特征分类
利用提取的地形特征，进行分类。可以使用传统机器学习方法，如支持向量机（SVM）、决策树等进行分类。也可以使用深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN）进行分类。
步骤四：结果分析
评估分类结果的准确性和实用性。在这个步骤中，可以通过比较各分类器的性能、绘制分类结果的图像和分析图像中提取的地形特征来评估分类的准确性和实用性。
步骤五：总结和展望
在任务结束时，对实验结果进行总结分析，并探讨未来的研究方向和拓展应用。
任务要求：
1.组织任务团队，分配任务，并确定每个成员的职责和任务完成时间表；
2.选择DEM数据集及有代表性的纹理参数组合进行实验；
3.要求对实验中所涉及的技术进行简要说明，如特征提取方法、分类器选取、结果分析方法、以及优化计算方法等。建议在报告中提供相关代码；
4.要求根据实验结果，结合文献资料和专家意见，对影响分析结果的因素进行讨论，并提出相应的解决方法或改进方案。
5.要求书写规范，结构合理，语言通顺，参考文献可以使用国内外权威期刊、学位论文等，不得抄袭。建议采用中英文双语撰写。
任务成果：
1.任务报告（不少于1200字）：
该报告应包含以下内容：任务背景、任务描述、任务完成步骤、任务完成时间表、任务团队成员职责、实验器材和材料、实验方法、实验结果、实验数据分析和讨论、参考文献等。
2.项目展示：
制作幻灯片或海报展示项目研究过程和实验结果。
参考文献：
1.Zhang,D.,Liu,J.,Liu,G.,Li,Y.,&Zhang,J.(2019).TerrainclassificationbasedontextureanalysisofdigitalelevationmodelinYantaicity.JournalofCoastalResearch,95(sp1),1221-1225.
2.Côté,S.,&Pouliot,J.(2008).Evaluationoftexturefeatureperformancefordemclassificationusingrandomforest:Aninvestigationusingdifferentwindowsizes.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,63(1),37-50.
3.Haralick,R.M.,&Shanmugam,K.(1973).Texturalfeaturesforimageclassification.IEEETransactionsonsystems,man,andcybernetics,(6),610-621.