基于极化特征融合的SAR地物要素分类算法研究的任务书.docx

基于极化特征融合的SAR地物要素分类算法研究的任务书
任务背景：
在遥感图像处理方面，SAR（合成孔径雷达）图像具有天气条件无关、全天候、高精度等诸多优点，在陆地、海洋和极地等领域有着广泛的应用。其中，SAR地物要素分类是SAR图像处理中的重要研究领域之一，它主要是针对SAR图像中的不同地物要素进行分类和识别，为后续的应用提供基础数据。
任务目标：
本次任务的主要目标是研究基于极化特征融合的SAR地物要素分类算法，实现SAR图像中的不同地物要素的分类和识别。具体任务包括以下内容：
1.对SAR图像中的不同地物要素进行统计分析，确定需要进行分类识别的地物要素类型。
2.研究SAR图像中常用的极化特征参数，对选择的地物要素类型进行极化特征分析。
3.设计基于极化特征融合的地物要素分类算法，建立模型并进行仿真实验。
4.评估算法的分类效果，通过对SAR图像中的地物要素进行分类和识别，定量评估算法的分类性能。
任务内容：
1.数据获取和预处理
收集不同卫星、不同极化模式的SAR图像数据，对数据进行预处理，包括辐射校正、数据配准、滤波、去噪等处理。
2.地物要素类型的统计分析
根据SAR图像数据，统计分析出其中不同的地物要素类型，确定本次任务需要分类识别的地物要素类型。
3.极化特征分析
基于SAR图像中常用的极化特征参数，分析各种地物要素类型的极化特征。选择与该地物要素性质相关的极化特征，进行特征提取。
4.算法设计
选择合适的分类器，建立基于极化特征融合的地物要素分类算法模型。采用实验室现有的SAR图像处理软件进行模型仿真实验。
5.分类算法评估
通过对SAR图像中的地物要素进行分类和识别，定量评估算法的分类性能。评估指标包括分类精度、召回率、准确率和F1值等。
任务成果：
完成本次任务后，应提交以下相关成果：
1.任务报告：根据任务目标和任务内容，撰写不少于6000字的任务报告，包括任务的背景、目的、方法、结果等。
2.算法模型：完成基于极化特征融合的地物要素分类算法模型，并进行仿真实验。
3.实验数据：完成SAR图像数据的收集、预处理等工作。
4.实验结果：根据任务目标，完成SAR图像中不同地物要素的分类和识别，提交分类结果和评估指标的报告。
任务时间：
本次任务的时间安排为3个月，具体时间安排如下：
第1-2个月：数据收集和预处理、地物要素类型的统计分析、极化特征分析、算法设计。
第3个月：算法模型仿真实验、分类算法评估及相关成果报告撰写。