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融合航空影像的机载激光扫描数据分类与特征提取的任务书
任务书
一、背景
近年来，随着全球飞行器和地面测量技术的不断发展，机载激光扫描技术已经成为高精度三维测量领域的主流技术之一。它不仅能够高效地获取地形地貌等三维信息，还能够在各种天气条件下进行测量，具有高精度、高密度、高效率等优势。此外，随着无人机技术和遥感技术的飞速发展，航空影像的获取也变得越来越便捷和实用，可以为地质勘探、地理信息系统、环境监测等领域提供强有力的支持。
然而，机载激光扫描数据和航空影像数据在数据类型和数据格式上存在着明显的差别，如何将两者进行融合并实现分类和特征提取是当前亟待解决的问题之一。
二、任务描述
本任务的目标是研究机载激光扫描数据和航空影像数据的融合方法，并利用该方法实现数据的分类和特征提取。任务包括以下几个方面的内容：
1.研究机载激光扫描数据和航空影像数据的融合方法，并进行算法设计和优化。
2.探究机载激光扫描数据和航空影像数据的分类方法，包括单独使用激光扫描数据和航空影像数据进行分类以及融合后进行分类的对比研究。
3.研究机载激光扫描数据和航空影像数据的特征提取方法，包括单独使用激光扫描数据和航空影像数据进行特征提取以及融合后进行特征提取的对比研究。
4.在各种情况下，对所研究的算法进行数据测试和评估，根据测试结果对算法进行优化。
三、任务要求
1.要求掌握机载激光扫描仪和航空影像采集技术，具有承担相关实验和数据处理的能力。
2.要求掌握机器学习和深度学习的基本原理和算法，具有使用相关工具进行数据处理和算法实现的能力。
3.要求掌握统计学和数学基础知识，能够使用相关工具进行数据分析和算法评估。
4.要求具有较强的团队协作精神和沟通能力，能够和团队成员进行密切合作，并及时回报研究进展。
四、任务结果
1.完成对机载激光扫描数据和航空影像数据的融合方法的研究和算法设计。
2.完成对机载激光扫描数据和航空影像数据分类和特征提取的研究和算法实现。
3.完成数据测试和评估，通过实验结果证明所研究算法的有效性和优越性。
4.撰写一份结合实验结果的研究论文，投稿至相关国际学术期刊或会议发表。同时，根据任务进展情况，可以选择撰写相关技术报告或提出相关项目申请。
五、任务周期
本任务周期约为6个月，从2021年10月开始，预计2022年4月完成。
六、任务预算
本任务预算为50000元人民币，其中包括硬件设备采购、实验花费、差旅费等各项支出。
七、任务管理
1.本任务托管单位为XXX大学。
2.任务执行人员包括：负责人一名、研究员一名、技术员一名。
3.任务执行人员应当按照任务进展情况和时间节点，定期向托管单位汇报任务进展情况和使用预算状况。
4.执行人员可以根据任务进展情况，对任务进度和结果进行调整。