基于多源遥感数据提取DEM的方法对比研究的任务书.docx

基于多源遥感数据提取DEM的方法对比研究的任务书
任务书
一、任务背景
数字高程模型（DEM）是构建数字地形模型的基础，广泛应用于地形分析、水文模拟、土地利用规划、人类居住区规划等领域。通过DEM，可以了解地表特性，不仅可以实现对地形的描述，还可以为以下地面特征分析提供数据，如坡度，坡向，高程，等。多源遥感数据是提取DEM的常用方法之一。目前主要的多源遥感数据包括光学遥感（如Landsat，Sentinel2），合成孔径雷达（SAR）等，这些数据包含了丰富的地形信息。本任务主要研究多种多源遥感数据提取DEM方法，探索不同数据源在DEM提取中的优劣势，进而优化DEM的精度和精度。
二、任务目标
1.了解当前多源遥感数据提取DEM方法，对几种典型方法进行实验，分析不同方法的优势与短comings。
2.观察确定不同数据源（光学遥感和SAR）对DEM提取有何影响？
3.探讨不同数据源之间如何彼此结合可以提高DEM的准确性，提高地形表面特性的建模精度。
4.在提高DEM的质量的同时，考虑计算机可用性（计算时间受限等）方面的问题，探索如何提高效率。
三、任务内容
1.收集和整合遥感数据，并进行预处理和去噪处理，以准备DEM提取。
2.设计实验方案，比较几种多源遥感数据提取DEM的方法，包括高程计算，插值算法，噪声处理，以及DEM的评估和比较。方法应涉及至少两种多源遥感数据，如光学遥感和SAR。
3.评估提取的DEM的高程精度和精度与大地高度框架（如WGS84）的准确性进行对比。
4.通过比较不同数据源之间的优缺点，研究如何将它们结合在一起以提高DEM精度和精度。
5.考虑计算机可用性的问题，优化DEM提取过程，提高计算效率，选择最佳多源遥感数据提取DEM方案实现自动化。
四、任务计划
第1-2周：收集光学遥感和SAR数据，并进行预处理和去噪。
第3-4周：设计实验方案，选用各种数据源提取DEM，并进行质量评估。
第5-6周：比较不同数据源在DEM提取中的优劣势。
第7-8周：研究如何将多种数据源结合起来以提高DEM精度和精度。
第9周：探讨如何提高效率，选择最佳多源遥感数据提取DEM方案实现自动化。
第10周：撰写任务报告。
五、应达成的结果
通过比较不同数据源在DEM提取中的优缺点，研究如何将它们结合在一起以提高DEM精度和精度，并优化提取过程的计算效率，并通过撰写任务报告来记录研究结果。
六、参考文献
1.Gao,Yetal.(2020),Automaticextractionofurbanland-covertypesusingSentinel-2data:acasestudyofXi’anCity,China.
2.Huang,J&Zhou,W.(2020),ExtractionofDEMfromSARimagesbasedonbendingfrequencyenergy.
3.Wang,Y&Xu,D.(2020),DEMextractionofpolarregionbasedonSentinel-1SARimages.
4.Y.Xu,J&Liu,W.(2020),ExtractionofDEMfromSARimagesbasedonlayeredlearningandridgelettransform.