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基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
高光谱图像成像技术能够提供非常高的空间和频谱分辨率，使得每个像素点都具有丰富的光谱信息。它可以为实现农业、环保、城市规划等领域提供重要的解决方案。而利用高光谱图像进行分类，可以实现精准的识别和定位，对于一些具有物种分辨率要求的应用具有很高的研究价值和重要性。但是，传统分类方法往往需要特征工程，需要专家知识和时间成本，难以适应互联网时代的快速发展和大规模应用的需求。因此，研究一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类技术，具有很大的研究价值和现实意义。
二、任务描述
1.研究高光谱图像分类中应用深度学习的基本方法、原理以及优缺点。
2.探究深度学习与高光谱图像分类的融合方法、信息提取策略和特征技术。
3.对比传统高光谱图像分类算法和基于深度学习的高光谱图像分类算法的优劣和适用范围。
4.设计一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类模型，该模型能够自动提取高光谱图像中的特征，在不同的环境下实现高精度分类。
5.利用数据集（例如IDRiD，IndianPines等）进行实验验证和性能评估，考察提出的模型在不同的分类任务中的表现，并说明其优化方向。
6.探讨该技术在实际应用中的价值和应用前景。
三、任务要求
1.调研论文，对高光谱图像分类的应用领域、现状和存在的问题进行分析和总结，并结合深度学习的基本方法，进行基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类技术的理论研究。
2.根据分析的结果，提出基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类模型，并设计和实现该模型，包括数据预处理、模型训练、测试和评估。
3.针对所选数据集进行实验验证，测试模型的性能，包括准确度、召回率、F1值等指标，并对比传统算法和基于深度学习算法的性能优劣。
4.分析和总结实验结果，对提出的模型进行优化，并探讨其在实际应用中的应用价值和前景。
四、报告要求
1.任务调研和研究的结论，总结分析深度学习在高光谱图像分类中的应用现状，分析高光谱图像分类中的问题和需求，并阐述本次研究工作的研究目的和意义。
2.详细阐述针对研究目标，设计并实现的基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类模型的原理和方法，并说明模型的改进方案和优化技术。
3.详细描绘实验设计和实验结果，并对实验结果进行分析和总结，对比分析不同算法性能的差异，得出本次研究成果的结论。
4.阐述基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类技术在实际应用中的应用价值和前景。
5.撰写的报告应具有充分的学术性，科学性和可读性，需要进行文献梳理和综述，并结合图表和实验数据进行阐述说明。
五、参考文献
[1]TaatiB.,SafaeiF.2018.DeepLearningMethodsinHyperspectralImaging:AReview[J].arXivpreprintarXiv:1806.01788.
[2]ShiG,ZhangB,LiuC,etal.2019.HyperspectralImageClassificationviaDeepHybridNetworks[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops.
[3]WangF,LiW,ZhangL.2020.FusionofdeepCNNandshallowCNNfeaturesforhyperspectralimageryclassification[J].PatternRecognition,2020,101:107207.
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