棉花黄萎病高光谱识别及遥感监测研究的任务书.docx

棉花黄萎病高光谱识别及遥感监测研究的任务书
任务书
一、研究背景
棉花黄萎病是一种常见的棉花病害，由一种名为黄萎菌的真菌引起。病害在发病初期表现为叶片黄化、零星叶片逐渐枯死、苗势退化，严重时整株棉花植株枯死，对棉花产量和品质造成严重影响。因此，及时准确地进行棉花黄萎病的识别和监测，有助于科学防治和提高棉花产量。
高光谱技术可以提供丰富的光谱信息，是现代遥感技术中的重要手段。结合高光谱技术和遥感监测，可以实现对大面积棉田的黄萎病的快速识别和监测。该技术在棉花病害监测领域具有广阔的应用前景。
二、研究目的
本研究旨在利用高光谱技术实现对棉田中黄萎病的快速准确识别，以及对棉田黄萎病的遥感监测和评估。
三、研究内容和重点
1.搜集棉花黄萎病的高光谱数据，并进行数据处理和分析。
2.研究合适的高光谱特征提取方法，提取棉花黄萎病特征值。
3.建立棉花黄萎病的遥感监测模型，实现对棉田黄萎病的遥感监测和评估。
4.对棉田黄萎病的监测和评估结果进行验证和分析，优化模型以提高识别和监测的准确率。
四、研究方法和技术路线
1.采集棉花黄萎病的高光谱数据并进行预处理，如大气校正、光谱重采样、去除噪声等。
2.研究高光谱特征提取方法，并利用该方法提取棉花黄萎病特征值。
3.建立棉花黄萎病的遥感监测模型，并对监测结果进行分析和评估。
4.对模型进行验证和改进，提高准确率和稳定性。
五、预期成果
1.针对棉花黄萎病的高光谱数据集和相关处理方法。
2.高效准确的棉花黄萎病特征提取方法。
3.针对棉花黄萎病的遥感监测模型，实现对棉田黄萎病的准确识别和监测。
4.本研究成果将在学术期刊上发表，并可为棉花黄萎病的识别和监测提供科学依据。
六、研究时间安排
本研究计划于2021年1月开始，2022年12月结束，共计两年。
具体时间安排：
1.前期调研和文献阅读（1-2月）
2.数据采集与处理（3-8月）
3.建立高光谱特征提取模型（9-12月）
4.建立遥感监测模型（1-6月）
5.验证和改进（7-12月）
七、经费预算
本研究经费预算为50万元，主要用于数据采集、设备购置、人员补助等方面。
八、研究团队和责任分工
1.研究团队：
本研究团队由5名专业研究员组成，包括2名高光谱遥感专家、1名农业病害专家、1名数据处理专家和1名统计分析专家。
2.责任分工：
负责人：负责项目的统筹规划、组织协调、经费管理等工作。
高光谱遥感专家：负责高光谱数据处理和特征提取的研究工作。
农业病害专家：负责棉花黄萎病的病理学和遥感监测模型的研究工作。
数据处理专家：负责高光谱数据的处理和分析工作。
统计分析专家：负责模型的建立和结果的统计分析。