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基于遥感数据修正WOFOST模型的江苏省冬小麦生长模拟研究的开题报告
题目：基于遥感数据修正WOFOST模型的江苏省冬小麦生长模拟研究
一、研究背景和意义
江苏省是我国小麦主产区之一，冬小麦是江苏省重要的粮食作物之一。了解冬小麦生长规律及其对环境的响应，对农业生产的管理和农作物产量预测具有重要意义。然而，受气候、土地和管理等因素的影响，冬小麦的生长过程并不是稳定的，单纯依靠实测数据进行模拟难以有较高的准确度。近年来，随着卫星遥感技术的迅速发展，以及物联网技术的广泛应用，各种农业数据也被广泛收集和应用。在此背景下，基于遥感数据修正农业模型进行农作物生长模拟已成为了一种新的研究方法。
本课题旨在使用遥感和实测数据建立冬小麦生长模型，基于WOFOST模型进行模拟，并通过遥感数据修正模型，提高模拟结果的精度和可靠性。该研究可为冬小麦生长规律的深入研究、农业生产管理决策提供技术支持，有利于提高冬小麦产量。
二、研究内容和方法
（一）研究内容
1.建立基于遥感数据和实测数据的冬小麦生长模型；
2.采用WOFOST（WorldFoodStudies）模型模拟冬小麦生长过程；
3.使用遥感数据修正冬小麦生长模型，提高模拟结果的准确性。
（二）研究方法
1.数据收集：收集江苏省不同地区2018-2020年的卫星遥感数据、气象数据和实测数据；
2.模型构建：使用卫星遥感数据和实测数据建立冬小麦生长模型，并使用WOFOST模型进行生长过程模拟；
3.模型修正：根据卫星遥感数据修正生长模型，提高模拟结果的精度；
4.模拟验证：对比模拟结果和实测数据，验证模型的准确性和可靠性。
三、研究进度安排
（一）第一周
1.研究相关文献，梳理研究内容和方法；
2.收集遥感数据、气象数据和实测数据，进行初步处理和分析。
（二）第二周
1.建立冬小麦生长模型，使用WOFOST模型进行生长过程模拟；
2.分析模型结果，初步评估模型的精度和可靠性。
（三）第三周
1.修正生长模型，使用遥感数据提高模拟结果的精度；
2.分析修正后的模型结果，评估其准确性。
（四）第四周
1.进行模拟验证，对比模拟结果和实测数据；
2.讨论模拟结果和实测数据的差异，评价修正后的模型的准确性和可靠性。
（五）第五周
1.撰写毕业论文，并进行论文修改和完善；
2.准备口头答辩和学术报告材料。
四、论文的可行性分析
本课题旨在应用遥感数据修正冬小麦生长模型，基于WOFOST模型进行模拟，并提高模拟结果的精度和可靠性。该研究涉及到农业、遥感和模型模拟等方面的知识和技能，并且结合江苏省的实际情况进行研究，具有一定应用价值和学术意义。因此，本课题的研究是可行的。