基于多源数据融合的卫星土壤湿度数据时空序列重建方法研究的任务书.docx

基于多源数据融合的卫星土壤湿度数据时空序列重建方法研究的任务书
任务书
1.题目：基于多源数据融合的卫星土壤湿度数据时空序列重建方法研究
2.任务目的：
随着气候变化与人口增长等因素的影响，土壤湿度的实时监测及预测对于农业产业和环境保护均具有重要意义，为此需要发展高精度、实时的土壤湿度监测技术。本课题旨在通过多源数据的融合，研究卫星土壤湿度数据时空序列的重建方法，提高土壤湿度数据的时空分辨率，为农业生产和环境监测地管理提供更为准确的数据支撑。
3.研究内容：
（1）梳理卫星土壤湿度数据的测量原理、数据格式和数据源；
（2）收集不同卫星土壤湿度数据，比较其数据质量和可靠性；
（3）建立数据融合方法，通过算法对来自不同卫星的土壤湿度数据进行融合，提高数据时空分辨率；
（4）验证数据融合方法的有效性和准确性；
（5）编写研究报告。
4.研究方法：
（1）文献综述法：梳理和分析相关领域的文献，了解卫星土壤湿度数据的测量原理和数据处理方法；
（2）实地测试法：进行基于空地同步观测技术的实地测试，验证数据融合方法特别是时空重建方法的有效性；
（3）数据处理法：利用算法对来自不同卫星的土壤湿度数据进行融合，提高数据时空分辨率；
（4）统计分析法：对数据处理后的结果进行统计分析，验证数据处理方法的准确性和可靠性。
5.研究步骤：
（1）研究卫星土壤湿度数据的测量原理、数据格式和数据源，收集不同卫星的土壤湿度数据；
（2）比较不同卫星土壤湿度数据的质量和可靠性，筛选出可靠的卫星数据；
（3）建立数据融合方法，通过算法对来自不同卫星的土壤湿度数据进行融合；
（4）验证数据融合方法的有效性和准确性，进行实地测试；
（5）编写研究报告，归纳总结研究成果和经验。
6.预期成果：
（1）梳理卫星土壤湿度数据的测量原理、数据格式和数据源，筛选出可靠的卫星数据；
（2）建立数据融合方法，通过算法对来自不同卫星的土壤湿度数据进行融合，提高数据时空分辨率；
（3）验证数据融合方法的有效性和准确性，对方法进行优化和改进；
（4）研究成果发表在相关领域的权威期刊上。
7.参考文献：
（1）方金龙，等.激光遥感技术在土壤湿度监测中的应用[J].甘肃科技,2018(12):89-91.
（2）刘恒利.多源数据融合技术在陆地水文监测中的应用研究[J].测绘与空间地理信息,2019,42(1):28-31.
（3）王波，等.基于气象雷达和气象卫星地服务的土壤湿度反演研究[J].农机化研究,2019(1):108-110.