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基于多源数据的农田旱情遥感监测模型研究的中期报告
本研究旨在利用多源数据（遥感、气象、地面观测）构建农田旱情遥感监测模型，实现对农田旱情快速、准确、可靠的监测与预警。本中期报告主要包括以下内容：
一、研究背景与意义
近年来，气候变化及不可持续的农业发展模式导致了农业干旱的频繁发生，给农业生产和农民生活造成了重大困扰。传统的农田旱情监测方法主要依赖于地面观测，监测效率低下。而遥感技术则具有快速、经济、全面的优势，不仅能够实现农田旱情的快速监测，还能提供全面、多角度、大范围、多时相的信息。
二、研究内容和方法
本研究采用多频段遥感数据和气象数据，以及地面观测数据，建立农田旱情遥感监测模型。具体研究内容包括以下方面：
（1）建立农田土壤湿度反演模型；
（2）基于遥感数据和气象数据建立旱情指数模型；
（3）开展农田遥感监测定量评估研究；
（4）研究农田旱情预测及空间分布特征。
三、研究进展
截止目前，已完成以下研究内容：
（1）整理多源数据并进行预处理，包括LandsatTM和MODIS遥感数据、气象数据、地面观测数据等。
（2）建立农田土壤湿度反演模型，利用多子带MODIS土壤湿度产品、气象数据等，获得农田土壤湿度信息。
（3）研究了多种旱情指数模型，包括温度-植被干旱指数（TVDI）、标准化降雨指数（SPI）和植被指数基准值法（VCI）等。其中，TVDI模型效果最佳。
（4）利用监测数据评估了农田旱情遥感监测效果，结果表明，模型具有较高的监测精度和稳定性。
四、下一步工作计划
（1）拓展模型适用性，包括扩大监测区域和样本数量等；
（2）用实测数据验证模型效果，提高模型可靠性；
（3）完善模型可以根据旱情指数对农业灾害进行预警及预测研究。
（4）开发旱情监测与应对决策系统，方便管理决策人员进行旱情监测和应对。