基于小波变换和SVM的遥感图像分类的任务书任务名称：基于小波变换和SVM的遥感图像分类任务目标：通过对遥感图像进行小波变换，并利用支持向量机（SVM）算法进行分类，实现遥感图像分类的高准确率和高效率。任务详细描述：1.数据准备：从开放数据源（如GoogleEarthEngine、Landsat等）获得遥感图像数据，并对数据进行预处理，包括校正、裁剪、去除云影等。2.小波变换：采用小波变换对遥感图像进行变换，提取图像的纹理、边缘等特征，生成小波系数矩阵。3.特征选择：对小波系数矩阵进行特征选择，筛选出最具代表性和区分度的特征，降低维度，提高分类效率和准确率。4.SVM分类：利用支持向量机算法对选取的特征进行分类，建立分类模型，实现遥感图像的自动分类。5.模型优化：对建立的分类模型进行优化，包括参数调整、模型融合等方法，提高分类准确率和鲁棒性。6.结果评估：对分类结果进行评估，包括分类精度、Kappa系数、混淆矩阵等指标，评估模型的优劣。任务交付：1.实现遥感图像分类的完整代码，并给出详细注释，代码要求符合代码规范和标准。2.提供数据预处理、小波变换、特征选择、SVM分类、模型优化、结果评估等各阶段的实验报告。3.设计实验验证，展示该方法在不同数据集上的分类效果，并与其他方法进行比较分析。4.撰写学术论文或技术报告，详细阐述该方法的原理、实现、优化、应用和创新，展示该方法的研究价值和应用前景。