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基于特征级多源遥感图像融合研究的任务书
任务书
一、课题背景
多源遥感图像融合是一种将来自不同传感器或同种传感器的不同波段的遥感图像融合成一个具有更多信息和更高质量的图像的技术。在一些需要高精度遥感图像的应用中，如农业、林业、水利、环境保护等领域，多源遥感图像融合技术得到了广泛的应用。
多源遥感图像的特征级融合是指对多个数据源中同种类的信息进行特征提取，并在特征级别对多源数据进行加权融合。特征提取可以利用特征提取算法，如像元级别的主成分分析（PCA）、小波变换（WT）、自适应超像素分割和颜色空间转换等。
但实际上，在不同传感器或同种传感器的不同波段的遥感图像融合中，存在一些困难和挑战，如传感器的影响、波段匹配的问题、不同特征的提取方法、加权融合算法等。
因此，本次研究选择特征级多源遥感图像融合技术作为研究重点，以探究如何克服波段匹配和传感器差异问题，提高多源遥感图像融合效果，推进遥感技术的发展。
二、研究内容
本次研究的主要内容包括以下方面：
1.综述多源遥感图像融合的研究现状与进展，包括特征级多源遥感图像融合的算法、方法和应用，分析其优缺点与适用情况。
2.研究特征提取算法在多源遥感图像融合中的应用，例如像元级别的主成分分析（PCA）、小波变换（WT）、自适应超像素分割和颜色空间转换等，并分析其效果。
3.探究多源遥感图像融合中传感器差异的影响因素以及如何对其进行处理，与此同时，研究采用特定波段对多个传感器间的平均差异进行校正。
4.研究特征级多源遥感图像融合加权算法对融合结果的影响，并设计不同加权融合算法，以评估加权算法在多源遥感图像融合中的效果。
5.应用研究，选择适当的数据源和算法，分析各种特征级多源遥感图像融合算法在不同场景或题目的应用效果，并将其与相关算法进行比较和分析。
三、研究意义
多源遥感图像是信息量丰富、非常重要的遥感数据，可以用于城市规划、农业种植、气象预报、森林火灾等领域的信息提取和监测。使用特征级多源遥感图像融合技术，可以充分利用不同来源的遥感图像，并将其融合成更高质量的图像，从而提高遥感图像数据的利用价值。
本次研究以特征级多源遥感图像融合技术作为重点，旨在开发一种在多个数据源中同种类的信息特征提取和加权融合策略，以提高多源遥感图像融合的效果和质量，并实现在多种应用场景和任务中的广泛应用。
四、研究方法与方案
1.综述相关文献，分析多源遥感图像融合的研究进展和现状，包括特征级多源遥感图像融合技术的应用情况及其优缺点。
2.研究特征提取算法在多源遥感图像融合中的应用，比较像元级别的主成分分析、小波变换、自适应超像素分割和颜色空间转换等不同算法的效果。
3.分析多源遥感图像融合中传感器差异的原因，研究传感器进行校正的策略，探究采用特定波段对多个传感器间的平均差异进行校正的方法。
4.设计多元线性模型（MLM）和加权融合算法，并分析其对特征级多源遥感图像融合结果的影响，对加权算法进行实验验证和评估。
5.使用适当的数据集和评价指标进行实验，分析不同算法在不同任务和场景中的应用效果，并对比其他相关算法。在此基础上，提出改进策略和展望
五、预期结果
本次研究的预期结果包括：
1.对多源遥感图像融合技术进行了深入研究，分析了特征级多源遥感图像融合技术、其优缺点和适用情况。
2.确定适合于特征级多源遥感图像融合的特征提取算法，探究传感器差异问题，设计了针对多个传感器之间的平均差异进行校正的算法。
3.经过实验验证和评价比较，提出了适合特征级多源遥感图像融合技术的加权融合算法，并对其进行了优化。
4.提供不同数据集，对比不同算法，在不同任务和场景下的应用效果，进一步分析和展望同时也推进了遥感技术的发展。
六、进度安排
本次研究预计完成时间为一年，主要任务安排如下：
3月份：确定研究方向、检索相关文献并进行综述。
5月份：研究特征提取算法，并进行比较分析。
7月份：探究传感器差异问题，并研究校正算法。
9月份：设计加权融合算法，并对比实验。
11月份：应用研究，并对比实验。
12月份：撰写毕设论文，并进行汇报和答辩。
七、预算
本次研究的预算主要用于购买相关硬件设备、软件许可证、数据集、以及相关实验费用。预计总共需要10万元。其中，硬件和软件设备预算为5万元，数据集预算为3万元，实验费用预算为2万元。
八、参考文献
1.LiC,HuangX,CaiX,ZhangY.Afeature-levelfusionschemebasedontheguidedfilterforremotesensingimages.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2019,146:71-87.
2.YangB,LiuX,GeB,etal.Multi-sourceremotesensing