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微波遥感水稻种植面积提取、生物量反演与稻田甲烷排放模拟的任务书

任务名称：微波遥感水稻种植面积提取、生物量反演与稻田甲烷排放模拟

任务描述：

水稻种植是中国重要的粮食作物之一，具有广泛的种植面积和高产量特点。目前，水稻种植面积和生物量耗费大量人力物力，如何利用遥感技术高效、准确地提取水稻种植面积和估算生物量，对于实现水稻种植区域的精准监测和农业资源的合理利用意义重大。

此外，稻田是重要的甲烷排放源之一，稻田甲烷排放量对于研究全球变化和农业环保等具有重要的指导价值。因此，对稻田甲烷排放模拟的研究也是本次任务的重点之一。

本任务旨在利用微波遥感数据提取水稻种植面积和反演生物量，结合气象数据建立稻田甲烷排放模拟模型，实现对水稻种植区域的精准监测和较为准确地估算稻田甲烷排放量。

任务内容：

1.数据准备：收集微波遥感数据、气象数据、水稻种植面积统计数据等。

2.模型建立：

（1）水稻种植面积提取模型的建立：利用合适的分类算法、特征提取算法建立水稻种植面积的遥感提取模型。

（2）水稻生物量反演模型的建立：利用微波遥感数据和气象数据建立水稻生物量反演模型。

（3）稻田甲烷排放模拟模型的建立：结合气象数据、土壤类型、水稻生长期等因素建立稻田甲烷排放模拟模型。

3.精度评价：利用验证样本对模型的准确性进行评价。

4.结果分析：对于提取的水稻种植面积和反演的水稻生物量进行分析，并对稻田甲烷排放模拟结果进行验证和分析。

5.报告编写：撰写一份详细的报告，包括任务的目标、方法、结果与分析、结论和建议等。

参考文献：

[1]HongjieXie,JunQin,JieChen,etal.Retrievalofricegrowthcharacteristicsandyieldestimatesusingthesyntheticapertureradar(SAR)acrossNortheastChina.RemoteSensingofEnvironment,2019,223,196-207.

[2]ShixiongYuan,YanZhu,GuangjianYan,etal.EstimationofricebiomassandnitrogenstatususingChineseGF-3SARdata.ISPRSJournalofPhotogrammetryandRemoteSensing,2019,147,17-31.

[3]XiaoguangXu,JianxinHu,YuhuaiBao,etal.AccuracyassessmentofmethaneemissionsfromricefieldswithdifferentmanagementpracticesusingtheDNDCmodel.JournalofEnvironmentalManagement,2016,174,100-107.