基于高光谱数据的华北冬小麦产量估算研究的任务书.docx

基于高光谱数据的华北冬小麦产量估算研究的任务书
任务书
一、任务背景及意义
华北地区是我国冬小麦主产区之一，其生产情况直接影响我国的粮食安全。如何准确地估算华北冬小麦产量，是优化农业生产、加强对农业资源的合理利用的重要问题。传统的冬小麦产量估算方法基本以农田调查为主，耗时费力，工作量大，成本高，难以满足精准农业生产需求。高光谱遥感技术是一种获取农作物生长信息的高效方法，结合机器学习等方法，能够对大面积农田进行高精度农作物生长监测、判别分类和产量估算。
因此，本任务将开展基于高光谱数据的华北冬小麦产量估算研究，旨在通过高光谱遥感技术的应用，实现准确、高效的华北冬小麦产量估算，为农业生产和资源管理提供支持。
二、任务目标
1.获取华北地区冬小麦航空遥感高光谱数据；
2.基于高光谱数据，提取华北地区冬小麦生长指标和产量相关特征；
3.构建华北地区冬小麦产量估算模型；
4.对华北地区冬小麦产量进行高精度估算。
三、任务内容及时间
1.获取华北地区冬小麦航空遥感高光谱数据，时间为2021年6月15日至6月30日；
2.对高光谱数据进行预处理，包括大气校正、辐射校正、几何校正等，时间为2021年7月1日至7月15日；
3.提取华北地区冬小麦生长指标和产量相关特征，包括植被指标、生长周期等，时间为2021年7月16日至8月15日；
4.构建华北地区冬小麦产量估算模型，包括植被指数模型、机器学习模型等，时间为2021年8月16日至9月30日；
5.对华北地区冬小麦产量进行高精度估算，时间为2021年10月1日至10月31日。
四、预期成果
本研究将利用高光谱遥感技术实现华北地区冬小麦的高精度产量估算。预期成果包括：
1.华北地区冬小麦生长指标和产量相关特征的提取方法和理论模型；
2.华北地区冬小麦产量估算模型，结合机器学习和高光谱数据分析技术，实现精准、高效的冬小麦产量估算；
3.华北地区冬小麦产量估算报告。对研究结果进行分析和总结，输出研究报告并进行推广。
五、任务执行
本任务将由专业团队联合完成，包括农业遥感研究专家、数据处理与分析专家、农业专家等。任务周期为2021年6月15日至10月31日，具体执行流程如下：
1.数据采集：采集华北地区的高光谱数据，建立数据库。
2.数据预处理：对采集的高光谱数据进行大气校正、辐射校正、几何校正等预处理工作，提高数据质量。
3.数据分析：根据提取冬小麦生长指标和产量相关特征进行分析，探究冬小麦生长规律、产量变化趋势等。
4.模型构建：构建冬小麦产量估算模型，结合机器学习和高光谱数据分析技术，实现精准、高效的冬小麦产量估算。
5.结果报告：对研究结果进行分析和总结，输出研究报告并进行推广。
六、人员需求和经费预算
本任务需要农业遥感研究专家、数据处理与分析专家、农业专家等人员参与。经费预算包括设备采购费、数据处理费、研究人员人工费、差旅费等，总预算为30万元。
七、风险管理
本任务的风险主要包括高光谱数据质量问题、模型构建误差等。为降低风险，将采取以下措施：
1.选择可靠的数据获取途径和数据预处理工具，确保高光谱数据质量；
2.选取大量实际样本数据进行训练，提高模型构建的准确率和稳定性。
八、任务评估
本任务将按时完成预定目标，对任务的达成情况进行评估。任务执行中如出现问题，及时进行调整和处理，确保任务能够如期完成。
以上为本任务书，所提需求和内容属实，经费预算及合理，期望得到批准。