基于多时相CBRESCCD图像的水稻种植面积监测的任务书任务书任务名称：基于多时相CBRESCCD图像的水稻种植面积监测任务目标：本任务旨在通过利用多时相CBRESCCD图像，建立水稻种植面积监测模型，实现对水稻种植面积的高精度、高效率监测和变化检测，为农业生产监管和环境保护提供科学服务。任务内容：1.数据采集获取多时相CBRESCCD卫星图像数据，并进行预处理，包括数据去云、去影、去雾、辐射定标等。2.地物分类基于水稻的空间特征和光谱特征，利用遥感图像分类算法对水稻种植面积进行分割和提取。3.模型建立结合气象数据、土壤数据等影响水稻生长的因素，建立水稻种植面积监测模型。可采用统计学模型、机器学习模型等方法。4.结果分析与应用分析模型输出结果，并将其与实测数据进行对比验证，提高模型的准确性。将模型应用于实际水稻种植面积监测中，为农业生产监管和环境保护提供科学服务。任务进度：任务开始时间：2021年9月1日任务结束时间：2022年6月30日任务阶段划分：1.前期准备（2021年9月1日-2021年10月31日）数据获取、预处理，遥感图像分类算法熟悉和调试，模型建立方法研究。2.模型建立（2021年11月1日-2022年3月31日）利用多时相CBRESCCD卫星图像数据建立水稻种植面积监测模型。3.结果分析与应用（2022年4月1日-2022年6月30日）分析模型输出结果，将模型应用于实际水稻种植面积监测中，为农业生产监管和环境保护提供科学服务。任务预算：本任务预算为30万元，具体包括数据采集、预处理费用、工作人员劳务费用、设备购置费用等。任务成果：本任务完成后，将形成一份关于基于多时相CBRESCCD图像的水稻种植面积监测的研究报告，该报告将包括多时相CBRESCCD图像的预处理方法、遥感图像分类算法、水稻种植面积监测模型的建立和应用等内容。同时，将形成一份监测结果报告，为农业生产监管和环境保护提供科学服务。