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融合AOI语义信息的遥感影像场景分类方法研究的任务书
一、问题背景与意义
随着遥感技术的不断发展和应用需求的增加，遥感影像的获取和处理工作也越来越重要。遥感影像的场景分类是一种基础性工作，它可以为农业、林业、地质勘探、城市规划等多个领域提供帮助。传统的遥感影像分类方法往往是基于统计特征或纹理特征等低层次特征来进行分类的，这种方法存在分类精度低、分类效果不稳定等问题。因此，如何提高遥感影像分类的精度和效率一直是该领域的研究重点。
近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的图片分类方法在遥感影像分类领域中得到广泛应用。这种方法利用深层次的特征来进行分类，具有很好的精度和鲁棒性。但是在遥感影像分类中，CNN方法也存在一些问题，例如：遥感影像的几何形状、光谱特征和空间关系等丰富的语义信息无法被充分利用，这将导致分类效果不稳定和精度不高。因此，如何利用遥感影像的语义信息来提高分类精度已经成为遥感影像分类领域中的研究热点之一。
针对这一问题，本研究将研究如何融合AOI语义信息来进行遥感影像场景分类，以期达到提高分类精度的目的。
二、研究内容和方法
1.研究内容
（1）分析当前基于CNN方法的遥感影像分类中存在的问题和不足；
（2）分析AOI语义信息的特点和分类效果对遥感影像分类的影响；
（3）提出一种融合AOI语义信息的遥感影像分类方法，并进行实验验证；
（4）比较新方法和现有方法之间的分类精度和效率。
2.研究方法
（1）收集遥感影像数据和AOI语义信息；
（2）利用CNN方法进行遥感影像分类；
（3）将AOI语义信息作为CNN的输入，利用深度学习方法进行特征学习和分类；
（4）设计实验，对比新方法和现有方法的分类精度和效率。
三、拟解决的问题和预期成果
本研究旨在探究如何融合AOI语义信息来提高遥感影像分类的精度和效率。通过实验验证，我们期望能够得到以下结果：
（1）提高遥感影像分类的精度，使其能够应用到更多的应用场景中；
（2）提高遥感影像分类的效率，降低其在实际应用中的成本；
（3）探究AOI语义信息对遥感影像分类的影响，为之后的研究提供借鉴。
四、研究进度和安排
本研究计划在6个月的时间内完成。具体安排如下：
1.第1-2个月：研究和分析当前遥感影像分类中存在的问题和不足，并搜集数据；
2.第3-4个月：分析AOI语义信息的特点和分类效果对遥感影像分类的影响；
3.第5-6个月：设计实验，对比新方法和现有方法的分类精度和效率，并撰写论文。
五、参考文献
[1]GongK,ZhangP,LiuL,etal.MS-DNet:Multi-scaledeepnetworkforsemanticsegmentationofhigh-resolutionremotesensingimagery[J].ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2019,148:97-116.
[2]SocherR,HuvalB,ManningCD,etal.Semanticcompositionalitythroughrecursivematrix-vectorspaces[J].ComputerScience,2012.
[3]SerbanF,TimofteR.Comparativestudyofdeeplearningbasedapproachesforsemanticlabelingofsatelliteimagery[J].RemoteSensing,2019,11(5):557.