山东省小麦封垄前旱情遥感监测业务化运行模型研究的中期报告_第1页
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山东省小麦封垄前旱情遥感监测业务化运行模型研究的中期报告中期报告一、研究背景在农业生产中，天气因素对农业产量和农民收益的影响非常大，在干旱、洪涝、冰雹等突发天气情况下，高效的辅助决策机制对农业产业发展具有重要意义。因此，有效的遥感监测技术能够在较短时间内对土地利用和管理方面的相关信息进行监测，并能够迅速获取农业生产中的关键信息和数据，但在实际应用过程中，技术和数据的缺失仍面临许多挑战。在当前全球气候变化背景下，降雨量分布的不均、极端天气频发等不确定性因素导致农作物生产受到挑战。封垄前旱情对小麦的影响是很大的，因此需要精准监测和预测封垄前旱情，从而为农业生产提供科学依据，保障粮食生产和国家粮食安全。二、研究内容本研究以山东省小麦封垄前旱情的遥感监测为主要研究内容，采用业务化运行模型，通过数据及技术手段获取小麦生育期内的气象统计信息和遥感监测图像，并对小麦生长周期内的干旱程度进行精准分析和监测，为封垄前小麦的生产提供科学依据。本研究的具体内容如下：一、小麦生育期内的遥感图像获取和处理通过遥感技术获取小麦生长周期内的植被指数、温度、降水量、土壤湿度等相关数据，利用图像处理工具对数据进行处理，提取出小麦生长周期内的关键信息和数据。二、小麦生长周期内干旱度的精准监测和分析根据小麦的生长特点和生育周期，结合遥感图像处理技术，精准分析和监测小麦生长过程中的干旱程度，为决策提供科学数据支撑。三、数据分析和决策支持通过数据分析和决策支持，为农业生产提供科学依据和决策支持，以加强农业生产的科学管理和决策能力。三、研究方法本研究主要采用遥感监测技术和图像处理技术，对小麦生长周期内的气象统计信息和遥感图像进行分析和处理，精准监测和分析小麦生长过程中的干旱度。四、预期成果本研究预期能够建立一种可行的小麦封垄前旱情遥感监测业务化运行模型，在实践中进行测试和调节，应用于山东省小麦生产，为小麦生产提供精准预报和决策支持，从而提高小麦生产品质和产量，并保障国家粮食安全。五、工作计划下面是本研究的工作计划：1.数据采集和整合：收集小麦生长周期内的气象数据和遥感图像数据，并进行整合处理。时间：2周。2.制定遥感监测业务化运行模型：根据小麦的生长特点和生育周期，制定遥感监测业务化运行模型。时间：3周。3.模型测试和调整：进行模型的实践测试，并根据测试结果对模型进行调整。时间：4周。4.数据分析和决策支持：使用模型对小麦生育期进行监测，并对监测结果进行数据分析和决策支持。时间：3周。六、参考文献1.王洋；徐进宝；胡腾飞.2011.基于遥感和气象数据的气候变化对中国干旱区的影响分析—―以甘肃省为例.地理与地理信息科学学报，27(1)：61-66。2.李锐，杨茜茜.2013.基于遥感技术的海西蒙古族藏族自治州草地旱涝特征研究.冰川冻土，35(2)：403

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