梯田自动提取及特征分析的任务书.docx

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任务书
项目名称：梯田自动提取及特征分析
项目简介：
梯田是一种以阶梯状的形式修建的农田，是中国传统农业景观的重要组成部分。梯田具有坡度小、保持水源、防止水土流失等特点，对于农作物种植和农民生活起着重要的作用。本项目旨在利用遥感图像和计算机视觉技术，自动提取梯田，并对其特征进行分析，以实现对梯田的快速识别和提供数据支持。
项目目标：
1. 利用遥感图像，自动提取出梯田的轮廓和边界信息。
2. 对提取的梯田进行特征分析，包括梯田面积、高程信息、坡度等特征。
3. 开发一套可视化界面，实现对提取和分析结果的展示和查询。
项目内容：
1. 数据获取：收集高分辨率遥感图像数据和地形数据，用于梯田提取和特征分析。
2. 梯田提取算法开发：研究梯田的特征和形态信息，设计基于机器学习和图像处理的算法，实现梯田的自动提取。
3. 梯田特征分析算法开发：根据提取的梯田信息，开发算法进行特征分析，提取梯田面积、高程信息、坡度等特征。
4. 数据可视化界面开发：设计并开发一套用户友好的界面，实现对提取和分析结果的展示和查询功能。
项目计划：
1. 第一阶段（1个月）：
- 确定项目需求和目标；
- 收集梯田遥感图像数据和地形数据；
- 研究梯田特征和形态信息，深入了解相关技术。
2. 第二阶段（2个月）：
- 开发梯田提取算法，实现自动提取梯田的轮廓和边界信息；
- 测试和优化提取算法，确保提取结果准确性和稳定性。
3. 第三阶段（2个月）：
- 开发梯田特征分析算法，实现特征提取和分析功能；
- 测试和优化特征分析算法，确保分析结果准确可靠。
4. 第四阶段（1个月）：
- 开发数据可视化界面，实现对提取和分析结果的展示和查询功能；
- 进行系统测试和用户验收。
5. 第五阶段（1个月）：
- 撰写项目报告，总结项目成果和经验；
- 进行技术分享和知识传递，提升团队技术能力。
项目预期成果：
1. 梯田自动提取算法：能够准确、快速地提取出梯田的轮廓和边界信息。
2. 梯田特征分析算法：能够提取出梯田的面积、高程信息、坡度等特征，并进行可视化展示。
3. 数据可视化界面：能够方便地查询和展示提取和分析结果。
参考文献：
1. Chen, J., Zhang, P., & Yan, J. (2019). An Automated Terrace Extraction Method Based on Remote Sensing Data. Remote Sensing, 11(8), 901.
2. Bui, E. N., & Yu, B. (2017). Landform classification based on the topographic position index. Computers, Environment and Urban Systems, 64, 174-185.
3. Canales, I., Jacobsen, K. H., & Madsen, H. (2020). An Approach to identify and Characterize Terraced Fields Based on High-Resolution DEMs and Orthophoto. Remote Sensing, 12(2), 314.
备注：本任务书仅供参考，具体内容和进度可根据实际情况进行调整和修改。