遥感反演瞬时地表蒸散发日尺度扩展方法研究的任务书.docx

遥感反演瞬时地表蒸散发日尺度扩展方法研究的任务书
任务书
题目：遥感反演瞬时地表蒸散发日尺度扩展方法研究
背景：
随着全球气候变化的加剧，尤其是在干旱和水资源短缺的地区，地表蒸散发成为研究的重点。地表蒸散发是地球水循环的重要组成部分，是农业生产、生态环境和水资源管理等方面的关键变量。因此，对地表蒸散发的精确估算和监测不仅有助于水资源管理和灾害预警，而且可以为农业生产提供决策支持和科学指导。遥感技术能够在大范围和快速的情况下估算地表蒸散发，因此具有广泛的应用前景。
任务目标：
本研究旨在探究一种高分辨率的遥感反演瞬时地表蒸散发日尺度扩展方法，可以用于在较长时间尺度（如月度或年度）上估算地表蒸散发。
具体任务：
1.基于土壤水分数据和气象数据，构建日尺度的地表蒸散发模型，并提取模型所需要的遥感指标。
2.针对遥感反演中的噪声和缺失数据问题，探究数据插值和去噪的方法。
3.基于卫星遥感数据，结合地面实测数据，应用机器学习和深度学习的方法，构建高分辨率地表蒸散发反演模型。
4.对比不同方法的模型精度和计算效率，并进行模型优化。
5.验证该方法的适用性和稳定性，并将其扩展到不同的区域。
6.撰写研究报告，并对实验结果进行可视化分析。
计划进度：
第一阶段（两周）：
1.收集相关的遥感卫星数据和地面实测数据，并预处理数据。
2.研究已有的地表蒸散发反演方法，了解研究现状和存在的问题。
第二阶段（三周）：
1.构建日尺度的地表蒸散发模型，并提取模型所需要的遥感指标。
2.探究遥感反演中的噪声和缺失数据问题，并研究数据插值和去噪的方法。
第三阶段（四周）：
1.基于深度学习和机器学习的方法，构建高分辨率地表蒸散发反演模型。
2.对不同方法的模型精度和计算效率进行对比，并进行模型优化。
第四阶段（两周）：
1.验证该方法的适用性和稳定性，并将其扩展到不同的区域。
2.撰写研究报告，并对实验结果进行可视化分析。
预期成果：
1.完成一种高分辨率的遥感反演瞬时地表蒸散发日尺度扩展方法。
2.对遥感反演中的噪声和缺失数据问题进行研究，提供数据插值和去噪的方法。
3.对深度学习和机器学习的方法在地表蒸散发反演中的应用进行研究，并对比不同方法的模型精度和计算效率。
4.验证该方法的适用性和稳定性，并将其扩展到不同的区域。
5.撰写研究报告，并对实验结果进行可视化分析。
6.提供一种对地表蒸散发估算有重要参考价值的遥感方法，为农业生产、生态环境和水资源管理提供决策支持和科学指导。
参考文献：
[1]YuyangHe,XingLi,FredericBaret,etal.Globalpatternsofland-atmospherefluxesofcarbondioxide,latentheat,andsensibleheatderivedfromeddycovariance,satellite,andmeteorologicalobservations(2010–2016)[J].AtmosphericEnvironment,2020,243:117936.
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