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基于IDL的遥感影像数据库的研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
IDL是一种专门针对科学研究和海量数据处理的高级分析工具，适用于遥感数据的处理和分析。遥感影像数据库可以方便地管理和检索大量遥感影像数据。基于IDL的遥感影像数据库研究和实现，对于高效地管理和利用遥感影像数据具有重要意义。
二、任务目标
1.研究遥感影像数据库的相关技术和原理，包括数据存储结构、数据管理和检索方法等。
2.学习IDL的基本语法和相关功能模块，掌握利用IDL进行遥感数据处理和分析的方法。
3.设计并实现基于IDL的遥感影像数据库系统，包括数据库管理系统和数据处理功能模块。
4.针对实际应用需求，提出并实现相关算法和功能模块，如遥感影像分类、图像处理和分析等。
5.测试和评估系统的性能和效果，对改进和优化提出建议。
三、任务内容
1.调研遥感影像数据库的相关技术和原理，包括数据存储结构、数据管理和检索方法等。结合实际需求，选择合适的数据库管理系统和技术方案。
2.学习IDL的基本语法和相关功能模块，熟悉IDL编程环境，并掌握遥感数据处理和分析的方法。
3.设计遥感影像数据库的数据库管理系统，包括数据库的设计、数据导入和管理等。
4.设计和实现IDL的遥感影像数据处理和分析功能模块，包括数据预处理、图像分类、图像处理和分析等。
5.根据实际需求，设计和开发系统界面和交互功能。
6.进行系统测试和评估，对系统的性能和效果进行评估，并提出改进和优化建议。
四、任务要求
1.系统功能完整，实用性强，界面友好，操作简便。
2.系统具有较好的性能和稳定性，能够满足大规模遥感影像数据的管理、处理和分析需求。
3.系统能够支持多种数据格式和数据源，并提供多种数据管理和检索方式。
4.系统能够满足不同用户的需求，包括遥感科学家和应用领域的用户。
5.有效的文档撰写和整理能力，能够定期撰写开发报告和技术文档。
五、时间安排
1.第1-2周：调研遥感影像数据库的相关技术和原理，选择合适的数据库管理系统和技术方案。
2.第3-4周：学习IDL的基本语法和相关功能模块，熟悉IDL编程环境。
3.第5-6周：设计遥感影像数据库的数据库管理系统，包括数据库的设计、数据导入和管理等。
4.第7-8周：设计和实现IDL的遥感影像数据处理和分析功能模块，包括数据预处理、图像分类、图像处理和分析等。
5.第9-10周：根据实际需求，设计和开发系统界面和交互功能。
6.第11-12周：进行系统测试和评估，对系统的性能和效果进行评估。
七、参考文献
[1]刘应山,孙晓阳.遥感影像数据库检索技术研究综述[J].遥感信息,2013(02):88-93.
[2]杨海江,史金鑫,等.遥感影像数据库技术研究[J].哈尔滨工业大学学报:自然科学版,2010(12):172-176.
[3]KarimiM,AbdiH,HashemipourM,etal.Remotesensingimagedatabasesandtheirapplications:Areview[J].InternationalJournalofAdvancedComputerScienceandApplications,2014,5(12):70-77.
[4]张雪,王伟,等.遥感图像分类几种方法的比较[J].地理与地理信息科学,2017,33(02):198-201.
[5]MagudeeswaranA,SathishkumarC,etal.Remotesensingbasedcropclassificationusingkmeansclusteringandsupportvectormachinealgorithms.JournalofAppliedRemoteSensing,2017,11(02):025008.