基于极化SAR的水稻物候期监测与参数反演研究的任务书.docx

基于极化SAR的水稻物候期监测与参数反演研究的任务书
任务书：基于极化SAR的水稻物候期监测与参数反演研究
一、研究背景
水稻是我国的主要粮食作物之一，其种植面积和产量占据全国粮食作物的重要位置。水稻的生长过程受到气候因素的影响，不同生长期间具有不同的物候特征。因此，对于水稻种植区域的监测和预测，对于全国粮食生产具有重要的意义。
目前，传统的方法主要是利用监测站进行监测，并通过人工实地调查的方式进行预测，但这种方法比较麻烦，而且成本较高。因此，采用基于极化SAR的方法对水稻生长的物候期进行监测具有较大的研究价值。
二、研究内容
1.构建基于极化SAR的水稻物候期监测方法
通过极化SAR技术获取水稻在不同生长期的多项参数，探析与监测水稻生长物候期的关联，进而构建基于SAR数据的水稻物候期监测算法。
确定影响水稻的SAR参数，对相应的参数进行提取和处理，构建水稻物候期监测模型。模型的准确率是评价模型性能的关键指标。
2.建立基于水稻物候期的农业应用模型
以基于极化SAR的水稻物候期监测算法为基础，建立起基于水稻物候期的农业应用模型。
利用监测数据建立模型，以地理信息系统（GIS）为平台，对水稻生长的各个时期进行分类和分析，实现在不同生长时期水稻的检测、识别、分类。
3.构建水稻物候期监测的参数反演模型
通过监测数据反演水稻的参数，探析生长物候期与各个参数的关系，为进一步监测和应用提供参数支持。
通过图像处理和特征提取等方法，对物候期内水稻各参数进行反演，进而建立水稻物候期监测的参数反演模型。
三、研究意义
本研究的意义在于：
1.可以提高对水稻生长期的监测和估算的准确性，为后期的粮食生产和粮食供应提供更多的数据支持；
2.可以为农地利用提供更多的监测和预测数据，为地方政府制定粮食种植计划提供有效建议；
3.可以将地球观测技术延伸到农业领域，为促进农业现代化提供稳定的技术支持；
4.将遥感技术与GIS软件结合，为提高监测数据的综合应用价值提供技术支持。
四、研究方法
本研究采用定量遥感技术与地理信息系统软件相结合的方法，采用基于极化SAR的方法，设计水稻物候期监测算法，基于SAR数据获得水稻生长期间的多项参数，进而建立基于水稻物候期的农业应用模型和参数反演模型。
五、研究进展
本研究的主要研究进展有：
1.确定影响水稻的SAR参数，对相应的参数进行提取和处理，进行了水稻物候期监测模型的初步构建；
2.采用遥感技术获取了相关的数据，结合GIS软件进行分析和分类，构建起了基于水稻生长期的农业应用模型；
3.对水稻生长期间的多项参数进行反演分析，建立起了水稻物候期监测的参数反演模型。
六、研究计划
本研究的实验总体工作流程如下：
阶段1：对前期相关研究进行分析，确定影响水稻生长物候期的关键参数，并进行数据采集和处理。
阶段2：以采集到的数据为样本，进行机器学习算法的训练和验证，建立起水稻物候期监测模型。
阶段3：在建立好模型的基础上，通过GIS技术进行分类和分析水稻生长期，建立基于水稻生长期的农业应用模型。
阶段4：研究水稻生长物候期与各参数的关系，构建物候期参数反演模型，为后续监测和应用提供参数支持。
七、研究成果
本研究的预期成果有：
1.完成一个水稻物候期监测与参数反演模型的初步构建；
2.可视化地对水稻不同生长时期进行分类和识别；
3.建立一个基于水稻物候期和遥感数据的农业应用模型；
4.提供用于监测和预测水稻生长情况的有效数据和手段，进一步推进农业的现代化。