基于LSTM的作物遥感估产研究——以美国大豆为例任务书

 2021-09-27 08:09

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1.查阅现有资料及相关文献,介绍选题背景及研究意义;概述国内外作物识别和遥感估产的研究进展,并分析各方法的优缺点;概述神经网络研究进展并对不同神经网络模型进行优劣势分析。

2.研究区地理位置、气候特点、地形地貌、主要粮食作物类型、种植模式及其空间分布、社会经济状况等的分析;长时间序列的MODIS遥感影像数据应用适宜性分析和地表覆盖信息的提取研究。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

任务:

1.提交开题报告,包括研究目的和意义、研究内容和方案、解决关键问题和进度安排等内容。

2.查阅相关文献了解国内外作物识别和遥感估产的研究进展、国内外神经网络研究进展,确定估产理论模型。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

2月26日 完成并提交实习报告

3月10日 完成开题报告

5月10日 完成论文初稿

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4. 主要参考文献

[1] 许青云, 杨贵军, 龙慧灵, 等. 基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别[J]. 农业工程学报,2014, 30(11):134-144.

[2] 权文婷, 王钊. 冬小麦种植面积遥感提取方法研究[J]. 国土资源遥感, 2013, 25(4):8-15.

[3] 李哲, 张军涛. 人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用[J]. 生态学报, 2001, 21(5):716-720.

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