基于图像变换和迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复算法研究的任务书.docx

基于图像变换和迁移学习的薄云覆盖遥感图像地物信息恢复算法研究的任务书
任务书
一、项目背景
随着航空技术和遥感技术的发展，遥感图像的获取变得越来越便利，因此在农业、城市规划、环境监测等领域中广泛应用。在卫星图像中，由于云量较高，云覆盖会造成地物信息的丢失，降低图像的质量和可用性。因此，研究如何恢复薄云覆盖遥感图像中的地物信息，具有重要的理论和实际应用价值。
二、任务内容
1.对已有的薄云覆盖遥感图像数据进行分析，确定目标地物和具体任务要求。
2.设计基于图像变换和迁移学习的地物信息恢复算法，包括预处理、特征提取、地物分类等步骤。其中，预处理步骤涉及到影像的对齐、切割、去除背景等操作；特征提取步骤利用卷积神经网络进行特征提取；地物分类采用支持向量机分类器或其他分类算法。
3.采用Python语言，基于已有的图像处理和机器学习算法库，实现算法的编程和测试。
4.参与实验室的若干次进度会议，汇报与指导工作进展。
三、任务要求
1.熟悉计算机视觉、图像处理和机器学习等相关领域理论，具备一定的编程能力，熟练掌握Python语言和常用的机器学习和深度学习算法工具。
2.具备实验室常规运作的基本知识和技能，具有良好的团队协作能力、组织协调能力和沟通表达能力。
3.认真负责，积极主动，遵守实验室的安全规定和管理流程。
四、任务成果
1.完成薄云覆盖遥感图像地物信息恢复算法的设计、编程和测试工作，取得预期的实验效果。
2.撰写一篇符合学术规范的论文，详细介绍算法的设计、实现和实验结果，并追踪该研究方向的最新发展趋势，探讨可能的应用前景和拓展方向。
3.在合适的学术会议或期刊上发表论文。
五、进度安排
1.第1-2周：了解任务背景和现有工作，阅读相关论文和资料，确定研究内容和任务分工。
2.第3-4周：进行实验数据的收集和处理，对地物信息和算法框架进行分析和设计。
3.第5-6周：完成算法的编程和调试，进行初步实验结果的评估和分析。
4.第7-8周：进一步提升算法的性能和稳定性，对算法的参数及模型结构进行优化和测试。
5.第9-10周：撰写论文，总结本次研究的贡献和不足，提出未来可改进的方向并进行讨论。
六、任务成果评估和奖惩
1.任务完成后，需提交算法代码和测试数据。
2.任务成果评估包括算法的实现效果、论文的撰写质量和学术影响力等方面。任务考核表现良好者可获得实验室颁发的荣誉证书。
3.违反实验室规定和任务要求的行为将受到相应处罚。
七、参考文献
[1]J.Deng,W.Dong,R.Socher,etal.ImageNet:ALarge-ScaleHierarchicalImageDatabase[C]//CVPR,2009.
[2]C.Szegedy,W.Liu,Y.Jia,etal.GoingDeeperwithConvolutions[C]//CVPR,2015.
[3]K.He,X.Zhang,S.Ren,etal.DeepResidualLearningforImageRecognition[C]//CVPR,2016.
[4]G.Huang,Z.Liu,L.VanderMaaten,etal.DenselyConnectedConvolutionalNetworks[C]//CVPR,2017.
[5]Y.Zhang,Y.Li,W.Ouyang,etal.JointDetectionandIdentificationFeatureLearningforFine-GrainedRecognition[C]//CVPR,2016.