基于TerraSAR-X数据与TM数据融合的森林类型分类研究的任务书.docx

基于TerraSAR-X数据与TM数据融合的森林类型分类研究的任务书
任务书
任务名称：基于TerraSAR-X数据与TM数据融合的森林类型分类研究
任务目的：本次任务旨在利用TerraSAR-X合成孔径雷达数据与TM多光谱数据相结合的方法，进行森林类型分类研究。通过对不同森林类型的影像解译，实现森林生态环境检测与森林资源调查分析，能够为森林生态保护、利用和管理等方面提供重要的参考依据。
任务内容：
1.数据获取与预处理。通过国内外卫星数据资源库，获取相应地区的TerraSAR-X合成孔径雷达数据和TM多光谱数据。对所获取的数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、几何精校正、边缘处理等。
2.森林类型分类模型建立。基于TerraSAR-X数据和TM数据，通过数学模型进行对影像的解译分类，建立相应的森林类型分类模型。本次任务将采用K-Means聚类算法和最大似然分类算法结合的方法进行森林类型分类模型的建立。在进行模型建立时需要对模型的精度进行评估，以得到准确可靠的分类结果。
3.森林类型分类结果分析。通过对森林类型分类的结果进行深入分析，并将结果与实际数据进行比较，分析分类模型的优缺点，并进行合理的调整和优化以提高分类准确性。同时，根据分类结果进行森林资源管理和保护建议的提出。
4.任务报告撰写。根据任务完成情况编写任务报告，详细介绍本项研究的背景、目的、方法、结果、总结和结论，为森林生态保护、利用和管理等方面提供重要的参考依据。
任务计划：
该任务计划历时3月，将按照以下时间节点进行：
第1个月：数据获取与预处理。收集TerraSAR-X数据、TM数据，进行辐射定标、大气校正、几何精校正、边缘处理等数据预处理。
第2个月：森林类型分类模型建立。采用K-Means聚类算法和最大似然分类算法结合的方法进行森林类型分类模型的建立，并对模型的精度进行评估。
第3个月：森林类型分类结果分析。通过对森林类型分类的结果深入分析并进行合理的调整和优化以提高分类准确性。
第4个月：任务报告撰写。根据任务完成情况编写任务报告，详细介绍本项研究的背景、目的、方法、结果、总结和结论，为森林生态保护、利用和管理等方面提供重要的参考依据。
任务要求：
1.熟练掌握TerraSAR-X数据和TM数据处理方法及森林生态学基本理论。
2.具有数据处理、影像解译及模型建立等方面的科研基础和实践经验。
3.能熟练使用ENVI、ArcGIS、MATLAB等软件进行数据处理、分析与模型建立。
4.能够独立承担任务，并能遵守科研工作的规范。
成果要求：
1.完成TerraSAR-X数据与TM数据融合的森林类型分类研究，得出可靠的结果。
2.利用分类结果，提出森林资源管理和保护建议，可供相关领域参考。
3.撰写完整具体的任务报告,包含任务背景、目的、方法、结果、总结和结论。
任务成果将会被整理成研究论文并发表，最终成果将以电子版形式提交，并交付完整的数据和分析结果。
备注：本任务所需数据可以通过相关国家卫星数据资源数据库获取，并由负责人统一处置。