利用MODIS数据反演土壤含水量——以吉林省西部为例的任务书任务概述：本次任务旨在利用MODIS卫星数据反演吉林省西部地区土壤含水量。通过获取适用于此区域的MODIS数据，回归建立土壤含水量与相关气象因素的模型，利用该模型对该区域进行土壤含水量空间和时间序列的反演，并分析其变化规律和影响因素。任务内容：1.数据获取：获取适用于西部地区的MODISLST、NDVI、AOD等数据，并对数据进行预处理。2.气象因素提取：通过气象站点及遥感信息获取相关气象因素（降雨量、温度、相对湿度等）。3.模型建立：构建土壤含水量与气象因素的回归模型，并进行模型参数拟合和验证。4.反演土壤含水量：根据模型，利用获取的气象因素和MODIS数据反演土壤含水量，并绘制时空分布图和时间序列变化图。5.结果分析：对结果进行分析和解读，探讨土壤含水量空间和时间分布规律以及其变化规律和影响因素。任务要求：1.了解MODIS数据反演土壤含水量的相关知识，具备一定的科研实践能力。2.熟练掌握MODIS数据处理软件和气象数据处理技术。3.具备一定的编程能力和数据处理能力，能够使用Matlab,R,Python等工具进行数据建模和分析。4.具备团队合作精神，能够按计划高质量完成任务，并及时撰写相关报告和演示。任务周期：本次任务周期为2个月，包括数据获取、模型建立、数据分析和成果撰写等环节。具体任务安排如下：第1周：项目启动、相关资料搜集、熟悉MODIS数据处理软件及气象数据处理技术等。第2-4周：MODIS数据获取及预处理，气象数据获取及处理。第5-6周：回归模型构建、模型参数拟合和验证。第7-9周：利用模型反演土壤含水量，并绘制时空分布图和时间序列变化图。第10-11周：结果分析、讨论和撰写报告。第12周：总结并完成成果汇报。任务成果：1.撰写一份完整的调研报告，包括任务概述、数据获取、气象因素提取、模型建立、反演土壤含水量、结果分析和讨论等章节。2.绘制土壤含水量时空分布图和时间序列变化图，并进行论证和解释。3.撰写一份任务总结报告，回顾任务过程，总结经验教训，并提出对模型改进和未来研究的展望。4.演示任务成果，对重要结果进行口头阐述和解释。