基于多源遥感数据融合与数据同化的水稻信息提取研究的任务书.docx

基于多源遥感数据融合与数据同化的水稻信息提取研究的任务书
一、课题背景和研究意义
水稻是我国主要的粮食作物之一，其生长状况及产量对国民经济的发展有着重要的影响。近年来，随着遥感技术的不断发展和应用，多源遥感数据融合及数据同化技术已成为解决水稻信息提取问题的主要手段。光学遥感数据能够提供生物量、叶面积指数等生长状态指标，而雷达遥感数据则对高频波敏感，可获取水稻在不同生长阶段的反射率，更精确的捕捉水稻生长状态。在上述多源遥感数据融合及数据同化技术的基础上，可以提高水稻信息提取的精度和效率，为农作物监测提供更多可靠的信息。
二、研究内容和方法
（一）研究内容：
本课题旨在基于多源遥感数据融合与数据同化技术，对水稻在不同生长阶段的信息进行提取，并分析生长状态、病虫害和灾害等问题，形成全面的监测评估系统。研究内容主要包括：
1.基于多源遥感数据的水稻信息提取方法研究：利用MODIS、Landsat、Sentinel等光学遥感和雷达遥感数据，结合气象数据等多源数据，建立水稻生长模型，实现水稻生长、病虫害和灾害等信息的快速提取和监测。
2.基于数据同化技术的水稻信息融合研究：针对不同遥感数据的特点和缺陷，采用卡尔曼滤波、无模型数据同化等方法，将多源遥感信息融合并同化至单一模型中，以提升监测结果的精度和稳定性。
3.水稻生长状态评估与预测研究：通过分析水稻不同生长阶段的信息、环境因素等多方面因素，结合区域气候、土地利用等信息，对水稻生长状态进行评估和预测。
（二）研究方法：
1.数据采集与预处理：收集和获取全球水稻建固定位信息、生长特性、喜阳程度、耐涝能力等多种数据，并进行预处理和标准化，以保证数据的可靠性和有效性。
2.数据同化与模型建立：建立和优化水稻生长模型，采用数据同化技术将多源遥感信息融合至模型中，并优化监测评估模型，以提高水稻信息的精确性和稳定性。
3.生长状态挖掘与评价：针对数据集建立水稻监测模型，挖掘水稻生长状态和病虫害等异常情况，并进行综合评价和分析。
三、预期成果
本项目预期实现以下几个方面的成果：
1.提供适用于不同生长阶段水稻信息提取、病虫害及灾害等问题的多源遥感数据融合和数据同化技术，并实现监测系统的完整建立和开发。
2.提高水稻信息提取的精度和效率，实现对生长状态、丰收预测、病虫害及灾害等问题的快速、准确地预警和监测。
3.提供一套完善、通用和可应用的水稻信息提取方法，为相关领域的农业生产和科学研究提供支持。
四、研究计划和进度安排
本项目计划从2021年1月开始，至2023年12月结束，具体工作安排如下：
1.第一年：建立水稻信息提取模型，采集和预处理遥感数据、气象数据等多种数据，并初稿研究成果初稿。
2.第二年：优化水稻信息提取模型，实现数据同化技术的整合应用，完善水稻生长状态预测模型，并撰写研究成果的中期报告。
3.第三年：搭建水稻监测评估和预警系统，进行实地验证和案例分析，并正式完成研究成果撰写和综述。
五、预期经费预算
本项目预计总经费约为100万元，主要用于人员工资、数据采集与处理、实际验证实验、会议和研究推广等费用。其中各项经费具体如下：
1.人员费用：60万元
2.实验设备和材料：20万元
3.实地验证和案例费用：10万元
4.会议和研究推广费用：10万元
六、参考文献
1.唐洁.基于多源遥感数据的作物信息提取研究[D].南昌大学,2017.
2.王俊.基于遥感数据和机器学习的作物生长状态监测研究[D].西安电子科技大学,2018.
3.袁来.多源遥感数据融合与同化在农业遥感中的应用及其研究进展[J].大气科学学报,2019,42(2):350-360.
4.LiuY,YangW,WuZ,etal.ModelingricegrowthandyieldinChinausingtheDNDC-Ricemodelwithmulti-sourceremotesensingdata[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2020,731:139056.
5.PengD,LiX,ZhangG,etal.Adiagnosisandpredictionsystemforriceplantdiseasesbasedonmulti-sourcesatelliteandclimatedata[J].RemoteSensing,2018,10(6):946.