山东省小麦封垄前旱情遥感监测业务化运行模型研究的开题报告一、研究背景和意义随着科技的发展和遥感技术的广泛应用，利用遥感数据对农业生产进行监测已经成为了一种行之有效的方法。其中，利用遥感技术对小麦生长过程中的旱情进行监测，能够及时发现干旱情况并采取相应的应对措施，从而保障小麦产量和品质，确保粮食安全。而在山东省这样一个粮食生产大省中，封垄前小麦遭遇干旱是一个十分普遍的情况，因此对小麦封垄前旱情进行遥感监测具有十分重要的现实意义。现阶段，对于小麦封垄前旱情的遥感监测主要采用人工解译的方式，存在监测周期长、效率低下、错误率高等问题。因此，研究一种基于遥感技术的小麦封垄前旱情自动监测模型，具有重要的理论研究和实际应用价值。二、研究内容和方法本研究旨在建立一种针对山东省小麦封垄前旱情遥感监测的业务化运行模型。具体研究内容和方法如下：1.遥感数据获取选取山东省小麦种植区域，获取对应时间段的Landsat8OLI遥感影像数据和全球地表温度MOD11A2产品数据。2.特征参数提取利用遥感影像处理软件进行影像去云、大气校正等预处理，并根据小麦生长时期特征提取NDVI、EVI、LST等指标作为特征参数。3.模型建立综合考虑气象数据、土壤水分、影响小麦生长的各项指标等因素，建立基于神经网络、支持向量机等机器学习方法的小麦封垄前旱情监测模型。4.模型验证利用采自不同时间、区域的真实遥感数据进行模型验证，并对模型的准确度、精度等进行评估。5.模型应用将模型应用于山东省小麦封垄前旱情遥感监测工作中，实现自动化监测，并结合其他数据开展监测结果的分析和评价。三、研究预期结果和创新点通过本研究的开展，预期得到以下结果：1.建立一种基于遥感技术的山东省小麦封垄前旱情自动监测业务化运行模型。2.对建立的监测模型进行验证和评估，探索适合山东省小麦封垄前旱情监测的遥感数据特征和监测方法。3.探讨在该监测模型的基础上，如何进行监测结果分析、评价和应用。本研究的创新点主要体现在：1.针对山东省小麦封垄前旱情的遥感监测问题，建立了基于机器学习方法的业务化运行模型，克服了人工解译效率低下、错误率高等缺点，能够提高监测效率和准确度。2.基于真实遥感数据的模型验证和评估，有助于提高小麦封垄前旱情监测的科学性和实用性。3.将模型应用于实际监测工作中，具有一定的现实应用价值和社会效益。四、研究的可行性分析本研究采用遥感技术进行监测，该技术已经得到广泛应用，并且获取遥感数据的成本相对较低，因此研究的数据来源具有可行性。此外，基于机器学习方法的监测模型已经被广泛研究和应用，因此研究方法和工具具有可行性。综上所述，本研究的前景良好，具有一定的实际意义和应用价值。