基于多源遥感影像特征级融合的舰船目标分类研究的任务书.docx

基于多源遥感影像特征级融合的舰船目标分类研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着卫星、无人机等空间探测技术的发展，获取各种类型的遥感影像数据变得更加容易。而利用这些数据进行舰船目标的分类，对海上交通安全、航运监管等方面具有重要的意义。传统的基于单一特征的方法往往会面临特征信息不全、信息冗余以及分类效果欠佳等问题。因此，本研究将研究基于多源遥感影像特征级融合的舰船目标分类研究。
二、研究内容
1.研究多源遥感影像特征融合的方法，主要包括以下几个内容：
（1）采集多源遥感影像数据，包括卫星、无人机等等；
（2）基于深度学习算法提取多源遥感影像的特征，包括图像颜色特征、纹理特征、形状特征等；
（3）探索多源遥感影像特征级融合的算法，包括特征加权融合、特征层级融合、特征决策融合等方法。
2.研究舰船目标分类算法的建立，主要包括以下几个内容：
（1）建立舰船目标分类模型；
（2）采用传统机器学习算法和深度学习算法，并对算法进行比较和分析；
（3）使用多源遥感影像特征级融合算法，进行舰船目标分类建模，对比传统方法与多源融合方法的分类效果。
三、研究方法
本研究将以深度学习算法为基础，以多源遥感影像的色彩、纹理、形状特征为依托，探索多源遥感影像特征级融合算法。这里提到的多源遥感影像包括卫星、无人机等多种类型。然后，采用传统机器学习算法和深度学习算法进行舰船目标分类研究，对比传统方法与多源融合方法的分类效果，分析融合算法的优缺点。
四、研究意义
本研究在舰船目标分类方面，通过使用多源遥感影像融合算法，提高了目标分类的准确性。同时，该研究提供了可行的算法与技术路线，为舰船目标分类的研究提供了一定参考。此外，本研究还具有广泛的应用前景，在保障海上交通安全、航运监管等方面具有重要的意义。
五、研究计划
本研究计划在三年的时间内完成。具体时间表如下：
第一年：
1、收集相关文献，掌握相关技术知识；
2、采集多源遥感影像数据，并进行预处理；
3、基于深度学习算法提取多源遥感影像的特征。
第二年：
1、探索多源遥感影像特征级融合算法；
2、建立舰船目标分类模型；
3、采用传统机器学习算法和深度学习算法，并对算法进行比较和分析。
第三年：
1、使用多源遥感影像特征级融合算法，进行舰船目标分类建模；
2、对比传统方法与多源融合方法的分类效果；
3、分析融合算法的优缺点。
六、研究条件
本研究需要使用计算机、卫星、无人机等设备，同时需要编写程序和使用编程技术，因此需要有良好的计算机软硬件条件和人力资源。本研究计划利用学校的计算机资源和相关科研基金提供的支持完成。
七、研究目标和成果
本研究旨在提高舰船目标分类的准确性，探索多源遥感影像特征级融合算法，并建立相应的舰船目标分类模型。研究成果将包括相关的技术论文和软件著作权等，为以后的海上交通安全、航运监管等领域的应用提供支持。