基于深度学习的光学遥感影像地物要素提取方法研究的任务书.docx

基于深度学习的光学遥感影像地物要素提取方法研究的任务书
任务书：基于深度学习的光学遥感影像地物要素提取方法研究
一、任务背景
随着卫星遥感技术的不断发展和应用，光学遥感影像在资源观测、环境监测、城市规划等领域中得到广泛应用。而地物要素提取是光学遥感影像处理的重要任务之一。传统的地物要素提取方法主要采用像元分类、目标分割等技术，但由于遥感影像复杂多变的特点，导致传统方法在处理大规模、高分辨率的遥感影像时效率低下、精度不高。而深度学习作为一种可以从大规模数据中学习特征的算法，能够有效解决传统方法的缺点，在图像分类、目标检测等领域表现出色。
二、任务目标
本研究旨在基于深度学习的方法，提出一种高效、准确的光学遥感影像地物要素提取方法。具体任务目标如下：
1.调研遥感影像地物要素提取技术的发展现状，分析目前存在的问题和挑战。
2.选择适合本任务的深度学习方法，并对其进行设计、实现和优化。
3.评估所提出方法在公开数据集上的性能指标，包括准确性、鲁棒性、效率等。
4.通过实验结果对方法进行分析和改进，提出针对性的优化措施。
三、任务内容和考核要点
1.调研和分析
（1）遥感影像地物要素提取技术的发展历程和现状。
（2）分析遥感影像地物要素提取存在的问题和挑战。
（3）比较深度学习方法与传统方法在遥感影像地物要素提取方面的优缺点。
2.深度学习方法的设计和实现
（1）选择适合本任务的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
（2）对所选方法进行设计、实现和优化，包括数据集构建、模型训练、参数调优等。
3.性能评估和分析
（1）使用公开数据集对所提出方法进行评估，包括准确性、鲁棒性、效率等指标。
（2）通过实验结果对方法进行分析和改进，提出针对性的优化措施。
4.论文写作和报告汇报
（1）撰写毕业论文，包括绪论、研究背景与意义、相关工作综述、方法设计与实现、实验结果分析、总结与展望等部分。
（2）汇报研究成果，举办一次汇报会议，分享研究成果、经验和收获。
四、预期成果
1.提出一种基于深度学习的光学遥感影像地物要素提取方法，实现高效、准确的地物要素提取。
2.在公开数据集上展示研究成果，评估性能指标，包括准确性、鲁棒性、效率等。
3.发表学术论文至少一篇，并在国内外学术会议上进行分享。
4.撰写毕业论文，达到本科毕业论文规范要求，包括论文评审通过和论文答辩通过与优秀。
五、任务计划和分工
1.调研和分析（2周）
分工：所有成员
2.深度学习方法的设计和实现（6周）
分工：算法工程师、数据工程师
3.性能评估和分析（2周）
分工：算法工程师、数据工程师、评估专家
4.论文写作和报告汇报（4周）
分工：所有成员
六、参考文献
[1]杨飞.基于深度学习的遥感影像地物识别[J].遥感技术与应用,2015,30(1):1-7.
[2]刘强.基于深度学习的光学遥感影像分割研究[D].北京航空航天大学,2018.
[3]何伟,黄继波,陈晟.针对图像中小目标检测的一种深度学习方法[J].电视技术,2017,41(10):81-84.
[4]ZhouX,ZhuH,WangW.DeepLearningforObjectDetection:AComprehensiveReview[J].CoRR,2018.
[5]LingfengChen,etal.Automatedextractionandupdatingofbuildinginformationfromhigh-resolutionimagery[J].GeoJournal,2016,81(3):453-465.