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任务书
课题名称：基于编组--交叉卷积和并行像素映射网络的极化SAR地物分类研究
1. 课题背景和意义：
合成孔径雷达（SAR）是目前遥感领域的一种重要技术，具有高分辨率、全天候观测和穿透云雾等优点。SAR图像在地物分类方面具有独特的优势，但由于其数据量大、复杂度高，因此需要进行相应的处理和分析。极化SAR地物分类是一项重要的研究内容，对于卫星遥感图像的自动化分析和应用具有重要意义。目前，基于深度学习的方法在SAR地物分类领域取得了一定的研究进展，但仍面临着诸多挑战，如准确率不高、计算复杂度大等问题。因此，本课题旨在研究基于编组--交叉卷积和并行像素映射网络的极化SAR地物分类方法，提高分类准确率，降低计算复杂度。
2. 研究目标：
本课题旨在设计一个高效准确的极化SAR地物分类方法，提高分类准确率和计算效率。具体目标包括：
(1) 设计和优化编组--交叉卷积结构，提取SAR图像特征；
(2) 提出并行像素映射网络，实现像素级地物分类；
(3) 对比和分析不同方法在极化SAR地物分类上的性能优劣。
3. 研究内容：
本课题的主要研究内容包括：
(1) 极化SAR图像预处理，包括去除噪声、校正和归一化等处理；
(2) 设计和优化编组--交叉卷积结构，提取SAR图像特征；
(3) 提出并行像素映射网络，实现像素级地物分类；
(4) 设计实验并评估分类结果；
(5) 对比和分析不同方法在极化SAR地物分类上的性能优劣。
4. 研究方法：
本课题将采用以下研究方法：
(1) 收集和整理极化SAR图像数据；
(2) 进行极化SAR图像预处理，包括去除噪声、校正和归一化等处理；
(3) 设计和优化编组--交叉卷积结构，提取SAR图像特征；
(4) 提出并行像素映射网络，实现像素级地物分类；
(5) 设计实验并评估分类结果；
(6) 对比和分析不同方法在极化SAR地物分类上的性能优劣。
5. 预期成果：
(1) 极化SAR地物分类方法的设计和实现；
(2) 实验结果和分析报告；
(3) 论文撰写、出版和发表。
6. 研究计划：
阶段一：调研和文献综述（1个月）
收集和整理极化SAR地物分类相关的文献资料；
系统学习和理解极化SAR地物分类的基本原理和方法。
阶段二：数据准备和预处理（2个月）
收集极化SAR图像数据；
进行极化SAR图像预处理，包括去除噪声、校正和归一化等处理。
阶段三：编组--交叉卷积结构设计与优化（3个月）
设计和实现编组--交叉卷积结构；
评估并优化编组--交叉卷积结构的性能。
阶段四：并行像素映射网络设计与实现（3个月）
提出并实现并行像素映射网络；
评估并优化并行像素映射网络的性能。
阶段五：实验与数据分析（1个月）
设计实验并进行实验；
分析实验结果。
阶段六：论文撰写与提交（2个月）
撰写论文；
进行论文修改和完善；
提交论文。
7. 参考文献：
[1] Li X, Zhang L, You J. Dense fully convolutional network for speckle reduction and segmentation of SAR images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2018, 56(9): 5167-5180.
[2] Shi Z, Tian Z, Liu B, et al. SAR image classification using transfer learning and deep convolutional neural network[J]. Remote Sensing Letters, 2019, 10(8): 784-793.
[3] Wei J, Li M, Li Z, et al. Remote sensing scene classification using compact 3D-CNN with hybrid pooling strategy[J]. Remote Sensing, 2019, 11(16): 1911.
[4] Gao X, Zhang M, Zhang W, et al. A novel unsupervised deep domain adaptation method for polarimetric SAR image classification[J]. Remote Sensing, 2019, 11(3): 243.
[5] Zhao Y, Long M, Lv J, et al. Deep learning based classification of PolSAR images[J]. Neurocomputing, 2019, 350: 66-80.