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基于ELM和RBFNN的高光谱遥感影像分类的任务书
一、任务背景和目的
随着遥感技术的发展，获取高光谱遥感影像数据已成为一种广泛应用于地球科学领域的重要手段。高光谱遥感影像数据可以提供丰富的物质表面反射率或辐射率信息，包括地物类型、土壤类型、地表植被、水质、气候特征等。然而，高光谱遥感影像数据有着高维度和高噪声等特点，对遥感影像的处理和分析提出了挑战。
在这个项目中，我们将使用两种不同的方法——ELM和RBFNN，对高光谱遥感影像进行分类。ELM是一种快速学习神经网络，它可以在很短的时间内从数据中学习复杂的数据模型。RBFNN是一种基于径向基函数的神经网络，它不仅可以实现高精度分类，还可以处理高维度数据。本项目的目的是通过比较这两种方法的分类效果，提高高光谱遥感影像分类的准确性和效率。
二、研究内容和方法
本项目的研究内容主要包括以下方面：
1.高光谱遥感影像的数据处理和特征提取
对于高光谱遥感影像数据，我们需要对其进行处理，比如去除噪声、降维等操作，同时还需要进行特征提取。提取的特征应该包括与地物类别密切相关的信息，以便于分类器进行正确的分类。
2.ELM和RBFNN的模型构建和参数优化
在本项目中，我们将使用ELM和RBFNN两种模型对高光谱遥感影像数据进行分类。对于ELM模型，我们将通过选择合适的隐藏层节点数和激活函数来训练模型。对于RBFNN模型，我们将通过确定合适的径向基函数和网络结构来优化网络。
3.分类器评估和性能对比
在进行分类器评估时，我们将使用混淆矩阵、ROC曲线等指标来评估分类器的性能，比较两种模型的分类效果和效率，并给出优化建议。
4.实验结果和分析
通过对比实验结果，我们将对两种模型的分类效果进行分析，找出影响分类效果的因素，并提出优化建议。
三、研究意义
本项目中的研究对于高光谱遥感影像的进一步研究和应用具有重要意义。通过比较ELM和RBFNN两种模型的分类效果，可以找到更适合高光谱遥感影像分类的算法，从而提高分类的准确性和效率。同时，本项目中使用的数据处理和特征提取方法也可以为高光谱遥感影像的研究提供参考。
四、预期成果和进度安排
本项目的预期成果包括，两种模型的分类效果和效率对比结果、数据处理和特征提取方法、高光谱遥感影像分类器的优化建议等。本项目的进度安排如下：
第一阶段（1-2周）：收集高光谱遥感影像的数据，了解ELM和RBFNN模型的基本原理，构建两种模型并进行训练。
第二阶段（3-4周）：完成高光谱遥感影像数据的处理和特征提取，对两种模型进行参数调优，对比两种模型的分类效果和效率。
第三阶段（4-5周）：分析实验结果，找出影响分类效果的因素，并提出优化建议。
第四阶段（5-6周）：编写项目报告，总结研究成果，做出展示和分享。