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基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究的任务书 任务书 研究题目:基于机器学习与遥感影像的冰川边界提取方法研究 研究背景: 随着全球气候变暖,冰川退缩的速率越来越快。而冰川的退缩不仅对环境造成了影响,也会导致重大的社会和经济影响,如水资源的影响、海平面上升等。因此,了解和监测冰川变化对于预测未来气候变化和冰川灾害等问题至关重要。 冰川边界是冰川研究中非常重要的指标之一,在区分冰川和非冰川地区、计算冰川面积和体积、分析冰川变化等方面具有重要作用。传统的冰川边界提取方法如基于阈值的方法、边缘检测方法等存在着很多局限性,如对遥感影像的要求高、需要大量的人工干预等。因此,开发一种高效、准确的冰川边界提取方法是十分必要的。 研究目标: 本研究旨在开发一种基于机器学习和遥感影像的冰川边界提取方法,实现对冰川边界的自动提取,提高冰川研究的效率和准确度。主要研究内容包括: 1.收集遥感影像数据,并进行预处理。利用卫星影像数据、DEM数据等,通过处理得到冰川边界性质信息。 2.整理冰川边界的样本数据。将已知的冰川和非冰川地区的图片作为样本数据,进行清洗、筛选和标注,形成机器学习的训练数据集。 3.进行机器学习算法建模。考虑到冰川边界的特殊性,使用卷积神经网络(CNN)作为主要算法,对训练数据集进行训练,并得到较好的分类模型。 4.对新的遥感影像进行冰川边界提取。将已经训练好的模型应用于新的遥感影像数据中,实现对冰川边界的自动提取,形成矢量格式的冰川边界数据。 5.对提取结果进行评估。通过与已知的冰川边界数据进行对比,评估所提出方法的效果和准确率。 研究方法: 1.利用卫星遥感影像和DEM数据,整理出冰川边界的性质信息,包括冰川的表面高程、植被覆盖状况等。 2.整理冰川边界的影像数据,进行数据清洗、筛选和标注,形成机器学习的训练数据库。 3.使用卷积神经网络(CNN)作为主要算法,进行机器学习算法建模,并进行训练,得到较好的分类模型。 4.对新的遥感影像数据进行冰川边界提取,形成矢量格式的冰川边界数据。 5.对提取结果进行评估,并与已知的冰川边界数据进行对比,评价所提方法的效果和准确率。 研究意义: 本研究旨在开发一种基于机器学习和遥感影像的冰川边界提取方法,实现对冰川边界的自动提取,降低人工操作的成本和误差,提高研究效率和准确度。该方法将有利于冰川研究、自然灾害预测和水资源监测等领域的发展。 研究周期: 该研究的周期为八个月,具体包括以下几个阶段: 第一阶段:收集数据及预处理(1个月) 第二阶段:整理样本数据集,熟悉CNN操作(2个月) 第三阶段:模型训练及遥感影像测试(3个月) 第四阶段:提取结果评估及撰写报告(2个月) 研究团队: 该项目由一名导师和两名博士生组成,导师负责技术指导和项目管理、两名博士生负责数据收集、处理、分析及实验室操作。研究团队将密切合作,确保研究的顺利进行。 预期成果: 1.一种基于机器学习和遥感影像的冰川边界提取方法。 2.一份详细的实验报告,包括数据处理、算法分析、实验结果和评估分析等部分。 3.一份技术文章,介绍所研究方法的技术原理和应用前景。 4.获得一篇SCI论文,发表在比较有影响力的期刊上。 备注: 本研究需要较高的计算机处理能力,需要在实验室配备高性能的计算机或者使用云计算等技术来解决。研究人员需要掌握相关的编程技能,如Python语言、TensorFlow等。由此带来的实验费用由研究机构予以承担。