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基于深度学习的遥感影像梯田智能提取研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着社会经济的发展和城市化进程的加速，农田面积逐渐减少，而且传统的耕作方式更多依赖农民的经验和劳动力，效率低下，成本高昂，同时也容易造成土壤侵蚀和水土流失等问题，导致资源的浪费和环境的破坏。因此，合理利用农田、提高农业生产效率、保护农业生态环境，已成为全球性的问题。
作为遥感技术中的一个重要应用方向，农业遥感技术已经成为现代农业发展的重要支撑。在多谱段、高分辨率遥感数据的支持下，基于深度学习的遥感影像梯田智能提取技术能够快速、准确地提取出农田的梯田形态，为农田合理利用和生态环境保护等提供了有力支持。
二、研究内容
本次研究将以遥感影像梯田提取为主线，重点研究以下内容：
1.梯田形态识别与提取：基于高分辨率遥感影像数据和深度学习技术，探索有效的梯田形态识别与提取方法，包括对梯田边界进行准确的分割和识别，判断边界的连通性等。
2.行人道路提取：深度学习算法通常容易将道路与人行道混淆在一起，因此需要设计合适的算法，将它们分开并提取出人行道。
3.多源数据融合：使用Lidar数据和光学遥感数据相结合，提高梯田形态的提取精度。对多源数据进行融合，设计对应的算法，对数据进行特征提取和分类。
三、研究方法
本研究将采用以下研究方法：
1.高分辨率遥感影像处理：获取梯田区域的高空间分辨率、全光谱影像，在影像的预处理过程中，进行云、阴影、大气校正和边界去除等预处理。
2.深度学习模型建立：采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，训练模型，识别和提取梯田区域和其特征，如边界、斜率、灰度图等。
3.数据融合：采用光学遥感数据和Lidar数据融合方法，对数据进行特征提取和分割，提高梯田形态的提取精度。
四、研究意义
1.本研究能够为农业区域的梯田预测、梯田管理等提供重要支持，为农业生产提高效率、减少大气污染、较少土壤侵蚀和防止水资源的循环流失提供有效手段。
2.基于深度学习的遥感影像梯田智能提取技术的研究，进一步推动和促进了遥感影像以及深度学习技术的发展，为相关领域的研究提供了重要的基础和借鉴。
3.本研究相较于传统的梯田提取方法能够提高提取精度、减少工作量和成本等。
五、研究进度
本次研究的进度安排如下：
第一阶段（1-2周）：收集和整理梯田遥感影像数据，对数据进行处理和分析，确定提取算法的可行性和可靠性。
第二阶段（3-6周）：基于深度学习技术，建立梯田提取模型，设计并实现模型的训练和验证实验，对模型进行调试和优化。
第三阶段（7-8周）：设计多源数据融合方法，将高光谱数据和激光雷达数据进行融合处理，提高模型的精度，进一步优化梯田提取算法。
第四阶段（9-10周）：对提取结果进行评估和验证实验，并进行实际应用测试。
第五阶段（11-12周）：完成结果分析和总结，撰写论文和相关报告。
六、参考文献
1.王亚芳,李恒基.基于遥感影像的鲜食农产品区域化生产系统研究[J].现代电子技术,2021(8):5-7.
2.邹新霞.基于深度学习的遥感影像地物分类研究[D].河北师范大学,2021.
3.石忠锋,田培平,葛长才.基于遥感和GIS的农田利用格局及其变化研究[J].农业工程学报,2020,36(15):1-7.
4.徐均平,靳雪冰.基于遥感技术的高原梯田实现途径研究[J].电脑知识与技术,2021(21):234-237.
7.吴旺臣,张贤林.遥感影像梯田提取与分析研究[J].地球信息科学学报,2020,22(4):601-605.