基于深度学习的大尺度多时相地表覆被分类方法研究的任务书.docx

基于深度学习的大尺度多时相地表覆被分类方法研究的任务书
一、任务背景和意义
地表覆被是人类活动和自然环境的重要组成部分。对其进行分类和监测能够为生态环境保护、城市规划、资源管理等提供支持和帮助。传统的地表覆被分类方法主要基于遥感图像的特征提取和分类器的设计，其分类精度受限于特征的选择和分类器的性能。随着深度学习技术的快速发展，其在地表覆被分类中的应用也成为了研究热点之一。然而，当前深度学习在大尺度、多时相地表覆被分类中的应用还存在一些挑战，例如：数据集规模大、数据类别多、样本分布不均等问题。
因此，本次任务的目的是提出一种基于深度学习的方法，实现对大尺度、多时相地表覆被进行分类。该研究可以为地表覆被监测和分类提供一种新的思路，同时对深度学习在遥感图像处理中的应用也具有一定的参考价值。
二、任务内容和技术路线
本次任务主要包括以下内容：
1.数据集准备：选择具有代表性的大尺度、多时相地表覆被遥感影像数据集，并进行数据预处理和划分。
2.模型设计：设计基于深度学习网络的地表覆被分类模型，并考虑到多时相数据的特点，提高分类精度和泛化能力。
3.模型训练：使用准备好的数据集对设计好的模型进行训练，并对模型超参数进行优化和调整。
4.模型测试和评估：使用测试数据集对训练好的模型进行测试，并对分类精度、召回率、精确度等指标进行评估和分析。
5.结果分析和总结：对模型设计和训练过程中的问题和不足进行分析和总结，并探索改善方法。
技术路线：
本次任务的技术路线主要包括以下步骤：
1.选择并准备地表覆被遥感影像数据集，包括野外实测和遥感数据，进行预处理和分割。
2.设计基于深度学习网络的地表覆被分类模型，考虑到多时相数据的特点进行模型改进。
3.使用TensorFlow等框架进行模型训练，对模型超参数进行优化和调整。
4.使用测试数据集对模型进行测试，并对分类精度、召回率、精确度等指标进行评估。
5.对模型训练和测试结果进行分析和总结，探讨模型改进和优化方案。
三、预期成果和时间安排
预期成果：
1.完成大尺度、多时相地表覆被分类数据集的准备和处理工作。
2.设计出基于深度学习的地表覆被分类模型，并进行模型验证。
3.基于TensorFlow等框架进行模型训练和调优，达到较高的分类精度。
4.对模型进行测试和评估，得到评估报告和分析结果。
5.对模型训练和测试过程中遇到的问题进行分析和总结，提出改进和优化方案。
时间安排：
任务时间不少于3个月，具体时间安排可参考以下建议：
第1-2周：阅读相关文献，确定基于深度学习的地表覆被分类研究方向，确定开展该任务的可行性。
第3-4周：收集和准备用于地表覆被分类的遥感影像数据集，进行预处理和分割。
第5-6周：设计出基于深度学习的地表覆被分类模型，并进行模型验证。
第7-8周：基于TensorFlow等框架进行模型训练和调优，达到较高的分类精度。
第9-10周：对模型进行测试和评估，得到评估报告和分析结果，调整和优化模型。
第11-12周：对模型训练和测试过程中遇到的问题进行分析和总结，提出改进和优化方案。撰写任务报告。
四、参考文献
1.Chen,L.-C.,Papandreou,G.,Kokkinos,I.,Murphy,K.,etal.(2017).DeepLab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,40(4),834–848.
2.Deng,X.,Zou,S.,Wu,J.,&Wang,L.(2019).Deeplearningforremotelysenseddata:Areview.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,158,273-285.
3.He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).DeepResidualLearningforImageRecognition.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(pp.766–776).LasVegas,NV,USA.
4.Liang,J.,Xia,G.,Liu,F.,&Hu,Y.(2020).ExploringSpatial–TemporalConvolutionalNetworksforLarge-ScaleFine-GrainedUrbanLand-UseClassificationwithRemoteSens