基于多示例网络的遥感场景分类的任务书.docx

基于多示例网络的遥感场景分类的任务书
一、任务背景
随着遥感技术的发展和应用范围的不断扩大，遥感场景分类成为了研究的热点之一。通过对遥感图像进行场景分类，可以为农业、林业、城市规划等领域提供很多有用的信息，为决策提供参考依据。
在过去的研究中，使用深度学习进行遥感场景分类已经取得了很大的进展。而基于多示例网络的遥感场景分类是当前较为前沿的研究方向之一。多示例学习是一种半监督学习方法，它可以通过对已有示例的学习，从而对未知示例进行分类。在遥感场景分类中，多示例学习可以通过多张遥感图像提供更加丰富的信息来提高分类精度。
二、任务目标
本次任务旨在通过基于多示例网络的遥感场景分类方法，对遥感图像进行场景分类，从而为农业、林业、城市规划等领域提供更加准确的信息。
任务的具体目标包括以下几个方面：
1.搜集遥感图像数据集并进行预处理；
2.利用多示例网络对遥感图像进行场景分类；
3.研究多示例网络的不同结构对分类精度的影响；
4.评估多示例网络的分类精度，并与其他分类方法进行比较；
5.提出思考如何进一步提高多示例网络的分类精度。
三、任务内容
1.数据搜集和预处理
搜集包括农田、林地、城市建筑等不同场景的遥感图像数据集，并进行预处理，包括图像增强、图像裁剪、大小统一等处理。
2.多示例网络的建立与分类
利用深度学习框架建立基于多示例网络的遥感场景分类模型，使用多张遥感图像进行训练和分类。
3.多示例网络结构的研究
研究多示例网络的不同结构对于遥感场景分类精度的影响，包括卷积核数量、卷积层数量、池化层大小等等方面的参数设置。
4.分类精度的评估和比较
使用设计好的模型对测试集进行分类，并通过混淆矩阵和分类报告等方式，对分类结果进行评估和比较。
5.进一步提高分类精度的思考
对模型的分类精度进行分析，提出思考如何进一步提高分类精度的方案，包括数据增强、算法优化、模型结构改进等方面。
四、任务流程
1.数据搜集和预处理
搜集包括农田、林地、城市建筑等不同场景的遥感图像数据集，并进行预处理，包括图像增强、图像裁剪、大小统一等处理。
2.多示例网络的建立与分类
利用深度学习框架建立基于多示例网络的遥感场景分类模型，使用多张遥感图像进行训练和分类。
3.多示例网络结构的研究
研究多示例网络的不同结构对于遥感场景分类精度的影响，包括卷积核数量、卷积层数量、池化层大小等等方面的参数设置。
4.分类精度的评估和比较
使用设计好的模型对测试集进行分类，并通过混淆矩阵和分类报告等方式，对分类结果进行评估和比较。
5.进一步提高分类精度的思考
对模型的分类精度进行分析，提出思考如何进一步提高分类精度的方案，包括数据增强、算法优化、模型结构改进等方面。
五、任务成果
完成本任务后，预计可以获得以下成果：
1.遥感场景分类数据集，并经过预处理；
2.基于多示例网络的遥感场景分类模型；
3.对多示例网络的结构进行研究，并得出优化方案；
4.对多示例网络的分类精度进行评估和比较；
5.提出有关进一步提高分类精度的思考。