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基于机器学习的极化SAR图像地物分类的任务书
任务概述：
随着机器学习技术和极化合成孔径雷达（PolarimetricSyntheticApertureRadar，PolSAR）技术的迅速发展，基于机器学习的极化SAR图像地物分类逐渐成为研究的热点之一。本任务将探讨如何利用机器学习技术，对极化SAR图像中的地物进行分类。
任务内容：
本任务的主要内容包括以下几个部分：
1.极化SAR图像的特点及分类方法的研究探讨：-
-介绍极化SAR图像的基本概念、特点及应用；
-分析极化SAR图像分类的主要方法及其优缺点；
-探讨基于机器学习的极化SAR图像分类的原理及方法。
2.极化SAR图像处理与特征提取：-
-提出一种基于机器学习的极化SAR图像处理与特征提取方法；
-介绍主要的特征提取方法，并选择最优的特征提取方法；
-分析特征提取过程中存在的问题及对策。
3.基于机器学习的极化SAR图像地物分类：-
-介绍主要的机器学习算法，如支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、随机森林（RandomForest，RF）等；
-选择最优的机器学习算法，建立地物分类模型；
-评估分类模型的准确度，并分析分类效果。
4.实验验证及结果分析：-
-利用实验数据对建立的极化SAR图像地物分类模型进行验证；
-分析实验结果，并对比不同方法的分类效果；
-探讨分类模型的应用前景及未来发展方向。
任务需求：
1.理论分析：结合相关文献，分析极化SAR图像的特点和分类方法，探讨基于机器学习的极化SAR图像分类的原理和方法。
2.实验设计：设计基于机器学习的极化SAR图像分类实验，并依据实验需要选择合适的极化SAR图像数据，确定实验步骤和方案。
3.实验实施：根据实验方案，进行数据处理和特征提取，并建立地物分类模型，对模型进行训练和测试。
4.实验结果与分析：分析实验结果，对模型进行评估，并探究分类模型的应用前景及未来发展方向。
任务目标：
1.深入理解极化SAR图像的特点和分类方法，掌握基于机器学习的极化SAR图像分类原理和方法。
2.掌握极化SAR图像处理和特征提取技术，能够有效提取影响分类的特征信息。
3.掌握常用的机器学习算法，能够有效建立地物分类模型并进行准确分类。
4.深入探讨分类模型的应用前景和未来发展方向，具备推动相关技术的能力。
参考文献：
1.李龙等.一种基于极化特征和支持向量机的SAR图像地物分类方法[J].航空学报,2016,37(9):2957-2966.
2.钟进东,潘晓辉,刘保华,etal.基于极化FFT和支持向量机的SAR图像地物分类方法[J].遥感技术与应用,2012,27(1):51-58.
3.王利,李弘,朱才军,等.基于小波包和支持向量机的SAR极化图像地物分类[J].电子学报,2010,38(12):2928-2933.
4.AmandeepK,FauziaA,ManjotK,etal.Areviewonpolarimetricsyntheticapertureradarimagingandclassificationtechniquesforlandcovermapping[J].CurrentScience,2017,113(4):704-717.