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冬小麦长势与品质遥感监测预报模型研究的任务书
任务书
题目：冬小麦长势与品质遥感监测预报模型研究
一、背景
我国是农业大国，小麦是我国的主要粮食作物之一，也是全球重要的农作物之一。冬小麦是我国主要的小麦种植品种，其品质与产量的稳定性对于保障国家粮食安全至关重要。而监测冬小麦生长情况，预测其产量及品质变化则是农业决策者和生产者所面临的关键问题之一。
随着遥感技术的发展，利用遥感数据进行农业遥感监测已经成为了一种有效的方法。遥感技术可以快速获取大范围、高精度、多时相的地表信息，可以提供大量的时间序列数据，比传统的方式更为精准。因此，运用遥感技术进行冬小麦长势与品质预报模型研究已经成为了可能。
二、研究内容
本研究旨在基于遥感数据，构建冬小麦长势与品质的监测预报模型，主要包括以下几个方面的研究内容：
1.收集相关数据
收集与冬小麦种植有关的数据，包括遥感数据、气象数据、土壤数据、农业政策数据等。
2.建立模型
基于收集到的数据，运用数学建模和数据挖掘技术，在统计模型和遥感图像处理基础上，构建冬小麦长势与品质的监测预报模型，具体建模方法包括但不限于回归分析、聚类分析、支持向量机、人工神经网络等。
3.模型验证
通过收集大量的野外实测数据，对构建的模型进行验证和修正，检验模型的准确性和实用性。
4.结果分析
对构建的模型进行结果分析，探究模型中的关键变量对冬小麦长势和品质的影响，并进行对比分析，提高监测预报模型的精度。
5.建立预测系统
基于构建的监测预报模型，开发出一套基于互联网和移动端的冬小麦长势与品质监测预报系统，为农业决策者和生产者提供实时预报和预警服务。
三、研究意义
本研究将利用遥感技术及其他相关数据，分析多个时相下冬小麦的生长势与品质变化，进而构建监测预报模型，实现对冬小麦产量和品质的快速准确预报，对农业生产提高效益、提高农产品品质具有深远的实践意义。
四、研究方法
本研究将运用遥感技术、数学建模、数据挖掘、图像处理等多种技术，并结合实地考察等方法，进行综合研究。具体步骤如下：
1.数据获取：收集与冬小麦种植有关的遥感、气象、土壤、农业政策等数据。
2.数据处理：对收集到的遥感数据进行预处理，包括大气纠正、地表反射率计算等工作；对其他数据采用标准化处理和缺失数据处理方法。
3.模型建立：基于处理后的数据，构建冬小麦长势与品质的监测预报模型。
4.模型验证：验证模型准确性，检验模型的实用性。
5.结果分析：对模型结果进行分析，探究模型中的关键变量对冬小麦长势和品质的影响，并进行对比分析，提高监测预报模型的精度。
6.建立预测系统：开发基于互联网和移动平台的冬小麦长势和品质监测预报系统。
五、预期成果
1.构建基于遥感技术的冬小麦长势与品质的监测预报模型。
2.建立基于互联网和移动端的冬小麦长势与品质监测预报系统。
3.提出对冬小麦生长监测和精准预报的解决方案，为农业生产提高效益，促进农产品品质提升提供参考。
六、参考文献
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