1. 本选题研究的目的及意义
小麦是盐城地区重要的粮食作物之一，对保障国家粮食安全和促进农业可持续发展具有重要意义。
近年来，随着农业遥感技术的快速发展，利用遥感技术进行作物产量估算已成为农业生产管理和决策的重要手段。
本研究旨在利用遥感技术，结合气象数据、地面调查等手段，探索适用于盐城地区的小麦产量遥感估算方法，为该地区小麦精准农业管理、产量预估和粮食安全决策提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在利用遥感技术进行小麦产量估算方面开展了大量研究，取得了许多重要成果。
国内研究现状：国内学者在小麦遥感估产方面做了大量研究，并在不同尺度、不同模型方面取得了进展。
例如，中国农业科学院的研究人员利用HJ-1卫星数据，结合气象数据和地面实测数据，建立了基于遥感信息的冬小麦估产模型，并在黄淮海地区进行了应用。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括：1.收集和处理研究区小麦生长季的多源遥感数据，包括Landsat8、Sentinel-2等，进行几何校正、大气校正、辐射定标等预处理，并提取小麦种植区域。
2.收集和整理研究区同期气象数据，包括气温、降水、日照时数等，并进行插值处理，获取小麦生长季逐日气象要素数据。
3.开展小麦产量地面调查工作，获取样本点的小麦产量数据，并分析产量与遥感特征、气象要素之间的关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用遥感技术、地理信息系统技术和统计分析方法相结合的技术路线，具体步骤如下：
1.数据收集与预处理：收集研究区小麦生长季的多源遥感数据、气象数据以及地面调查数据。
对遥感数据进行几何校正、大气校正、云去除等预处理，并进行数据融合，提高数据质量。
对气象数据进行插值处理，获取空间连续的气象要素数据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多源遥感数据融合：本研究将融合多源遥感数据，如Landsat8和Sentinel-2数据，充分发挥不同数据源的优势，提高数据的时间分辨率和空间分辨率，为小麦产量估算提供更精细的数据基础。
2.结合气象要素和作物生长模型：本研究将结合气象数据和作物生长模型，更准确地模拟小麦生长发育过程，提高产量估算模型的精度和可靠性。
3.探索适用于盐城地区的小麦产量遥感估算方法：本研究将针对盐城地区的具体情况，选择合适的遥感特征和估算模型，构建适用于该地区的精准估产方法，为当地小麦生产管理提供科学依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李军,岳彩荣,田永超,等.基于无人机多光谱遥感的小麦冠层叶绿素含量估算[J].农业工程学报,2021,37(15):152-160.
2.王凯,王秀珍,李少昆,等.基于无人机高光谱影像的冬小麦叶面积指数反演研究[J].麦类作物学报,2021,41(02):251-259.
3.张正阳,杨贵军,刘晓,等.基于MODIS和气象数据的冬小麦产量模拟及预测[J].中国农业资源与区划,2021,42(02):114-122.
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