多因素协同的冬小麦生物量与赤霉病遥感估测研究的任务书.docx

多因素协同的冬小麦生物量与赤霉病遥感估测研究的任务书
任务书
题目：多因素协同的冬小麦生物量与赤霉病遥感估测研究
目的：
本研究旨在通过遥感技术和多因素协同模型，对冬小麦生物量及赤霉病进行遥感估测，为冬小麦生长监测和病害防治提供科学依据。
研究内容：
1.收集冬小麦生长相关数据，包括气象数据、土地利用数据、地形地貌数据、太阳辐射数据等。
2.建立基于遥感数据的冬小麦生物量反演模型，探索最优模型参数，以实现精确测算冬小麦生物量。
3.结合赤霉病高光谱数据，采用多光谱与高光谱分析方法，建立基于遥感影像的赤霉病监测模型，研究抗病品种的识别方法，推进抗病技术。
4.基于生物量反演模型和赤霉病监测模型，进行多因素协同分析，将气象、土地利用、地形地貌和太阳辐射等数据融合，探讨这些因素对冬小麦生物量和赤霉病的影响。
5.分析因素对冬小麦生长和赤霉病发生的关系并建立相关模型，从而为农业管理提供科学参考。
研究方法：
1.遥感反演方法，采用最小二乘法和随机森林算法等实现冬小麦生物量估测。
2.多光谱与高光谱分析方法，采用最小二乘法和支持向量机等实现赤霉病监测。
3.多因素协同分析方法，采用主成分分析和方差分析等实现因素分析。
4.建立回归模型和分类模型，用以表达因素与生物量和赤霉病的关系。
5.采集野外数据并进行数据挖掘和模型校正。
计划进度：
第一年：
1.1-1.6：收集天气数据、土地利用资料等冬小麦生长监测有关数据。
1.7-1.12：对数据集进行预处理，清洗数据，提取关键特征。
1.13-2.18：建立基于遥感影像的冬小麦生物量反演模型。
2.19-3.5：进行数据挖掘，分析模型优劣性并完成模型校正。
第二年：
4.1-4.18：采集赤霉病高光谱数据。
4.19-5.8：进行多光谱与高光谱分析，建立赤霉病监测模型。
5.9-6.28：进行模型验证，完成模型优化以及校正。
第三年：
7.1-7.18：将气象、土地利用、地形地貌和太阳辐射等数据融合，探讨这些因素对冬小麦生物量和赤霉病的影响。
7.19-8.5：使用主成分分析和方差分析等方法进行多因素协同分析。
8.6-10.31：建立因素与生物量、赤霉病的关系模型。
11.1-12.31：对模型进行检验、校准与评估。
成果输出：
1.发表相关领域学术论文3篇。
2.申请相关专利2项。
3.提供相关科技服务及咨询报告，为农业管理和冬小麦生长提供科学参考。
4.撰写项目结题报告。