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高光谱图像的降维及分类算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
高光谱图像是一种能够记录地面物体的连续光谱与空间信息的遥感影像。它具有丰富的信息量，可以有效地用于土地利用、环境监测、农业生产、天文观测等领域。然而，高光谱图像数据的维数较高、噪声和冗余信息较多，且不同地物类别之间的区分度较低，这给高光谱图像的处理和应用带来了挑战。因此，如何对高光谱图像进行降维和分类成为了一个研究热点。
二、任务目标
本次任务旨在研究高光谱图像的降维和分类算法，具体包括以下目标：
1.掌握PCA、LLE、LE等主流降维算法的原理和实现方法，并能够灵活运用到高光谱图像的降维中。
2.掌握支持向量机、随机森林、神经网络等主流分类算法的原理和实现方法，并能够灵活运用到高光谱图像的分类中。
3.针对高光谱图像的特点，提出合适的降维和分类算法，能够有效地提高分类精度和分类速度。
4.结合实际应用场景，对高光谱图像进行降维和分类处理，验证所提算法的有效性和性能。
三、任务内容
1.阅读相关文献，学习高光谱图像的基本概念、特点、处理方法等知识。
2.研究PCA、LLE、LE等主流降维算法的原理和实现方法，了解它们在高光谱图像中的应用。
3.研究支持向量机、随机森林、神经网络等主流分类算法的原理和实现方法，了解它们在高光谱图像中的应用。
4.针对高光谱图像的特点，提出合适的降维和分类算法，并进行代码实现和测试。
5.结合实际应用场景，对高光谱图像进行降维和分类处理，验证所提算法的有效性和性能，并撰写实验报告。
四、任务要求
1.熟练掌握PCA、LLE、LE等主流降维算法的原理和实现方法，并能够灵活运用到高光谱图像的降维中。
2.熟练掌握支持向量机、随机森林、神经网络等主流分类算法的原理和实现方法，并能够灵活运用到高光谱图像的分类中。
3.能够针对高光谱图像的特点提出有效的降维和分类算法，并进行代码实现和测试。
4.能够结合实际应用场景，对高光谱图像进行降维和分类处理，验证所提算法的有效性和性能，并撰写实验报告。
5.具备良好的编程能力、计算机基础知识和英文阅读能力，熟练掌握MATLAB等编程语言。
6.认真负责，具有团队协作精神，能够积极沟通并及时汇报工作进展和问题。
五、任务时间
本次任务的时间为两个月。
六、任务成果
1.实验代码，包括PCA、LLE、LE等主流降维算法和支持向量机、随机森林、神经网络等主流分类算法的实现代码，以及针对高光谱图像的降维和分类算法的实现代码。
2.实验报告，包括对文献的阅读和总结、算法原理和实现、实验设计和结果分析等内容。
3.演示PPT，包括实验思路、算法流程、实验数据和结果等内容。
七、任务评价
1.实验代码的编写质量和算法实现的有效性。
2.实验报告的撰写方式、论述清晰度和结果分析。
3.演示PPT的设计合理性和展示效果。
4.实验过程中表现出的团队协作精神。
5.论文查重软件的查重情况。
八、参考文献
[1]刘佳良,高光谱遥感影像分类研究[J].测绘与空间地理信息,2018,41(2):180-184.
[2]马庆涛,黄裕华,张帅.高光谱遥感图像降维及特征提取算法综述[J].计算机科学,2015,42(s1):436-443.
[3]马珂,王洪涛.面向高光谱遥感图像特征提取的多特征融合策略[J].计算机学报,2018,41(12):2758-2767.
[4]孙东达,罗铮,杨功昭,郝雪荣,周煌,于奇林.利用联合稀疏子空间降维与记录对波束随机森林进行高光谱地物分类研究[J].遥感学报,2019,23(9):1707-1722.
[5]贾彪彪,刘鑫源,李婉月,崔建平.基于深度学习的高光谱遥感图像分类方法综述[J].计算机应用研究,2019,36(3):711-717.