任务T20200520001:基于Worldview 0.5米遥感数据的北京城区土地利用分类方法开发

报名已截止

一、遥感数据源

Worldview高分辨率示例数据,覆盖北京陶然亭公园附近几公里范围区域。数据分辨率为0.5米,含R、G、B、近红外四个波段。

二、分类要求

分为针叶林(分类代码01)、阔叶林(分类代码02)、针阔混交林(分类代码03)、草地(分类代码04)、其它用地(分类代码05),共计5类。

三、任务要求

1、自动分类模型开发:根据任务区域及分类要求,利用模式识别、目标检测、深度学习、数据挖掘、传统遥感分类或者其他可能的分类方法,研发符合任务要求的自动化分类模型。

2、基于研发的自动化分类模型和示例数据,进行土地利用类型自动分类,输出分类结果,并利用预先标注的验证数据,对分类精度进行评估。

3、利用人工校正、实地验证等方式,修正自动化分类结果,使分类精度达到90%。

4、本任务涉及原始高分遥感数据及数据分类结果归数据需求方所有,仅供本项研究任务使用,严禁以任何形式向第三方传播。

四、成果交付

1、分类过程及方法详细描述文档。word格式。详细描述针对样例数据的方法原理,分类过程等,包括自动分类后的数据处理过程。提供自动化分类需要用到的软件、算法、辅助数据及其他类型资料。

2、针对案例数据及分类要求研发的自动化分类方法的python等语言的源代码。要求根据文档描述过程和算法源代码,可以复现自动分类过程和结果。

3、两类样例分类结果。shp格式。(1)基于自动化分类方法获得的分类结果,要求分类精度在70%以上。(2)基于自动分类结果校正的最终分类结果,要求分类精度在90%以上。

五、报名要求

1、业余时间充裕,做事认真,确定可以完成全部算法研究并进行数据处理和提交数据结果。

2、任务领取人应具有相应的数据处理能力、软件和硬件环境,并具有高分辨率遥感数据分类经验。

3、同期内,一人限领一个数据处理任务。

4、报名截止时间为:2020年6月7日。

六、任务报酬

本任务将优选2人参与,报酬为每人税前人民币6000元(税费按照国家规定扣除)。

七、任务流程

1、规定期限内有意向领取任务的人员通过平台报名,报名时请详细描述个人在数据处理方面的经验、优势及本次任务的详细实施方案。鼓励上传个人以往同类案例的示例数据,这对您是否入选有重要参考意义。

2、平台及数据需求方确定2位任务领取人,为其提供高分遥感数据并与之沟通详细任务细节。

3、数据处理完成,任务领取人按要求提交自动分类程序及各类数据处理结果(附详细文档)。

4、平台及数据需求方按要求进行数据及方法质量评估。

5、任务领取者根据要求进行数据及模型修正直至达到要求。

6、根据质量评估结果,任务结束后10个工作日内(以转出日期为准),平台向任务领取方支付相应报酬。

报名已截止

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