基于高光谱与多光谱数据的冬小麦白粉病遥感监测的开题报告.docx

基于高光谱与多光谱数据的冬小麦白粉病遥感监测的开题报告
一、选题背景
随着近年来大气污染和气候变化的加剧，农作物生长状况受到更多的影响，病虫害也越来越严重。其中，冬小麦白粉病是一种常见的小麦病害，其易隐蔽、高度传播性和生产经济的严重损害性已经成为研究的热点和难点。传统的冬小麦白粉病监测方法主要依赖于人工调查和观测，这种方法往往费时费力，且容易受到地理位置和天气等因素的影响，因此会带来不小的限制。而遥感技术则具有快捷、准确、全面等优势，值得深入研究。
二、研究内容和意义
冬小麦白粉病是由真菌引起的病害，由于真菌会导致叶片上面产生白色粉末状的东西，因此得名白粉病。而冬小麦白粉病的影响非常大，不仅会导致小麦产量的降低，而且还会破坏小麦纹理，降低食品质量等。因此，如何及时准确地监测冬小麦白粉病，对于农业生产效益的提高具有重要的意义。
遥感技术是全球目前科技水平最先进的空间信息获取手段，可以从大气、地面、水体和物质等方面获得很多有关农业的重要信息。高光谱和多光谱数据，是基于遥感技术对地面反射率的不同波段进行获取的，具有更高的数据精度和丰富性。利用这些数据，可以快速获得大面积的遥感图像，从而实现对冬小麦白粉病的自动化检测和遥感监测。
因此，本论文拟基于高光谱和多光谱数据，探究如何利用遥感技术对冬小麦白粉病进行遥感监测,研究中将通过分析、对比传统文献，并利用已有的遥感数据，结合冬小麦白粉病特征，提取关键的特征波段，并进行预处理和分类处理，最终实现遥感监测的目标。其意义在于能够对于小麦白粉病的早期预警、及时监测和精确防控等方面做出积极的贡献。
三、预期研究方法和步骤
1.数据获取：对于专业的遥感图像供应商进行数据采购，掌握冬小麦白粉病和小麦雪积情况的遥感数据；
2.数据预处理：对于收集到的遥感数据进行几何校正、大气校正、高光谱波段反演、数据重采样、数据归一化等预处理方法，保证数据的精度和可用性；
3.特征变量提取：根据冬小麦白粉病的特征和现有文献，确定关键的特征波段，并提取出目标感兴趣区域(intriguingarea)，并进行特征变量的提取；
4.分类处理：对提取的特征变量进行分类处理，采用一些常用的遥感分类方法，如决策树方法、支持向量机、神经网络等进行分类分析，并结合实际情况进行改良和优化；
5.结果分析：评估方法的误差大小、提取的特征变量分类结果，并采用效果评估指标，进行结果分析。
四、研究时间安排和经费预算
时间安排：本研究项目共计18个月，具体时间安排如下：
1.前期：选题讨论、研究文献，确定相应的研究方法、数据获取和处理方法等，耗时2个月；
2.中期：数据预处理、特征变量提取和分类处理，共耗时9个月；
3.后期：分析研究结果，调整和优化研究方法，准备论文，耗时7个月。
经费预算：本研究项目总预算为20万元，主要包括数据采购、设备费、专项用品费、差旅、出版和会议等方面。其中，数据采购占比最大，预计为10万元，其余的各项费用会随着项目的进展而有变化。
五、预期研究成果
本项目的预期研究成果主要集中在以下三个方面：
1.实现冬小麦白粉病的遥感监测，提高病害检测的准确率和精度；
2.根据遥感数据的变化，预测未来的气候和作物生长趋势，实现农业生产的智能管理；
3.针对冬小麦白粉病的遥感监测，总结和推广一些有效的方法，提出对国家、地区和农业生产的建议。