基于QuickBird影像土地利用信息提取研究的任务书.docx

基于QuickBird影像土地利用信息提取研究的任务书
任务书
题目：基于QuickBird影像土地利用信息提取研究
背景与意义：
土地利用是指人们对土地资源的开发利用方式。土地利用对于国家的经济社会发展，环境保护以及可持续发展具有重要的影响。对于土地资源的科学利用，进行土地利用类型的检测和监测都是非常重要的环节，因此土地利用信息的分类和提取需要提高精度与速度。随着遥感技术的不断发展，遥感图像能够提供丰富的土地利用信息，如土地利用类型，覆盖率等。QuickBird影像以其高分辨率、高重复性、地理参考精密等特点，成为现阶段遥感数据中比较重要的数据源。因此，基于QuickBird影像进行土地利用信息的提取研究，对于提高土地利用信息提取的精度与方法和保证科学利用土地资源产生积极的推动作用，是有非常重要的意义和实际价值的。
目的：
1.研究QuickBird影像数据在土地利用信息提取中的适用性，并利用分类方法进行土地利用信息的提取。
2.掌握土地利用信息提取的基本模型和算法，以及如何应用遥感技术开展土地利用信息提取工作。
3.分析不同的图像处理方法对土地利用分类的影响，探索一种适合土地利用分类的最佳的方法，以实现土地利用数据的快速提取。
任务内容：
1.收集研究区域的QuickBird影像数据，获取数字高程模型数据，并进行遥感数据预处理。
2.设计并开展土地利用信息提取实验方案，探索分类模型和算法建立的方法，完成土地利用信息提取实验。其中需要将QuickBird影像进行分类处理，提取出多类土地利用信息。
3.对提取出的各类土地利用信息进行分析与评价，比较不同方法的结果，评估各个分类方法的优缺点。
4.利用分析结果建立适合于土地利用分类的最优化方法，并评估该方法的实际应用效果。
5.撰写研究报告，对本次实践研究的过程，方法，结果和结论等进行详细的介绍与总结。
实验流程：
1.数据获取以及相关预处理
1.1研究区QuickBird影像数据的获取
1.2数字高程模型数据的获得
1.3QuickBird影像数据的辐射校正、几何矫正、大气校正等预处理
2.土地利用分类模型和算法建立
2.1设立标准分级方案，选取分类特征和分类器
2.2建立分类模型，进行单波段和多波段分类
2.3分别采用决策树、神经网络、支持向量机等算法进行实验验证
3.土地利用信息的提取与分析
3.1分别提取出研究区内的各类土地利用信息，包括水域、耕地、林地、草地、城市建设用地、裸地等
3.2对土地利用分类结果进行精度与速度评定，并进行误差分析
4.建立最优方法
4.1根据分类结果分析与评价，建立适合于土地利用分类的最佳的方法
4.2验证该方法的实际应用效果
5.撰写研究报告
5.1报告的基本结构、内容要求和表达方式
5.2报告涉及的问题和解决方案
5.3实验的具体环节、流程和结果分析
5.4实验改进以及未来的研究方向
评价指标：
1.遥感数据的预处理质量
2.实验结果的分类精度与分类速度
3.分析结果的详尽程度和对土地利用分类的方法改进
4.研究报告的完整性和表达能力
参考文献：
1.李妍,黄嘉丽.基于QuickBird影像的土地利用信息提取研究.科技信息,2020,19(11):109-111.
2.李汇东,张黎,张良彬.基于QuickBird影像分类的土地利用信息提取实验研究.测绘科学技术,2019,34(1):20-23.
3.萧钟龄,杨承熙,李义民.QuickBird影像在农业耕地调查中的应用.中国图象图形学报,2018,23(1):15-18.