基于人类视觉感知特性的高分辨率遥感图像分类若干关键技术研究的任务书.docx

基于人类视觉感知特性的高分辨率遥感图像分类若干关键技术研究的任务书
一、任务背景及意义
高分辨率遥感图像分类是遥感图像处理领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。在城市规划、交通道路、农业生产、生态环境监测、灾害评估、国土安全等领域，高分辨率遥感图像分类可以为相关决策提供有效的参考和支持。随着卫星、无人机等遥感技术的不断发展和普及，高分辨率遥感图像分类研究将越来越受到关注。
然而，由于遥感图像本身具有复杂、多变的特点，高分辨率遥感图像分类面临着许多挑战。首先，高分辨率遥感图像中存在许多种类相似、结构相近的地物类别，容易产生混淆；其次，图像中的复杂背景、阴影、噪声等也会干扰分类结果；另外，遥感图像的数据量大，对计算资源和算法效率提出了要求。因此，如何实现高效、准确的高分辨率遥感图像分类，成为该领域研究的重点。
基于人类视觉感知特性的高分辨率遥感图像分类技术可以通过模拟人类视觉感知过程，从感知学角度解决高分辨率遥感图像分类中存在的问题，具有很高的研究价值和实用性。
二、研究内容
1.人类视觉感知特性的挖掘和分析
通过对人类视觉感知过程中的生理学、神经学和心理学等方面的研究，挖掘和分析人类视觉感知特性，探索人类视觉感知的机理和规律。
2.高分辨率遥感图像特征提取技术
基于人类视觉感知特性，设计有效的高分辨率遥感图像特征提取算法。例如：基于感知学的多分辨率图像特征提取、基于感知学的色彩空间变换等。
3.分类器设计和优化
构建高效的分类器，将特征和类别映射起来，实现高分辨率遥感图像分类。采用传统的分类器如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等方法，并结合人类视觉感知特性，设计和优化新型分类器，实现高准确率的分类效果。
4.遥感图像数据预处理技术
对高分辨率遥感图像进行预处理，消除噪声、阴影等影响因素，提高图片质量。采用传统的遥感图像处理方法，如图像增强、图像滤波等，同时结合人类视觉感知特性，提高预处理效果。
5.高分辨率遥感图像分类算法集成
集成不同的高分辨率遥感图像分类算法，如传统分类器和深度学习网络等，利用不同的算法优势实现高效、准确的遥感图像分类。
三、研究方法
1.理论研究
通过对文献和相关数据的调研，对高分辨率遥感图像分类技术进行理论分析，挖掘和分析人类视觉感知特性及其在高分辨率遥感图像分类中的应用。
2.数据收集与预处理
通过卫星或无人机等手段获取高分辨率遥感图像数据，并对其进行预处理、纠正和校准，消除噪声及不确定性因素。
3.特征提取与分类器设计
结合人类视觉感知特性，利用人类视觉感知模型，提取图片中最具区分度的特征，并构建有效的分类器，达到高分类准确率的目的。
4.实验验证和分析
采用实验方法对不同的高分辨率遥感图像分类技术进行测试和验证，分析不同技术在分类效果、时间效率、计算成本等方面的优劣，并探究其改进方法和优化路径。
四、预期成果
1.提出新型的高分辨率遥感图像分类算法，结合人类视觉感知特性，实现更高的分类准确率和分类效率。
2.建立完整的高分辨率遥感图像分类数据集，为后续的研究提供实验数据和参考。
3.发表相关论文，提升学术水平，对相关领域的研究和应用具有一定的推动作用。