基于神经网络和三维地球的农作物估产系统的设计与实现的开题报告

基于神经网络和三维地球的农作物估产系统的设计与实现的开题报告一、选题背景与意义农作物估产是农业生产管理的重要组成部分，它可以帮助农民提高农业生产效益并降低农业生产风险。随着农业现代化和信息化的不断推进，农作物估产技术也得到了快速的发展。目前，农作物估产技术中基于遥感和地理信息系统的方法得到了广泛的应用，但是这些方法往往需要专业的技术人员来进行操作，同时也受到数据获取的限制。因此，开发一种基于神经网络和三维地球的农作物估产系统可以更有效地提高农作物估产的准确率和效率。本项目的设计与实现旨在开发一种基于神经网络和三维地球的农作物估产系统，该系统可以在三维地球上展示不同地区的农作物生长情况，同时利用神经网络技术对农作物进行自动化估产和预测。该系统可以帮助农民更好地了解农作物的生长情况，从而更好地管理和调整农业生产。二、研究内容与技术路线本项目的主要研究内容包括：1.基于卫星遥感和地面观测数据的农作物信息提取和预处理技术；2.基于三维地球技术的农作物可视化和交互式展示技术；3.基于神经网络技术的自动化农作物估产和预测技术；4.三维地球和神经网络技术的集成应用。技术路线如下：1.数据准备：收集不同地区的卫星遥感和地面观测数据，并进行预处理；2.农作物可视化：利用三维地球技术将不同地区的农作物生长情况展示在地图上；3.模型训练：利用神经网络技术对农作物生长情况进行训练，并获得农作物估产和预测模型；4.系统集成：将神经网络模型与三维地球技术有机结合，实现三维地球上的农作物估产和预测功能。三、预期成果本项目的预期成果包括：1.基于神经网络和三维地球的农作物估产系统原型的设计与实现；2.农作物数据预处理和提取技术的研究与应用；3.三维地球技术在农作物估产中的应用研究；4.基于神经网络的农作物估产和预测模型的设计与应用。四、工作计划1.阶段一（1月-2月）：完成开题报告的撰写及提交；2.阶段二（3月-5月）：完成农作物数据预处理和提取技术的研究与应用，并完成相关系统设计；3.阶段三（6月-8月）：完成三维地球技术的研究与应用，并实现农作物可视化和交互式展示；4.阶段四（9月-11月）：完成神经网络技术的研究与应用，并实现自动化农作物估产和预测；5.阶段五（12月）：进行系统测试和优化，并完成论文的撰写和答辩准备。五、参考文献1.Smith,D.A.,&Jordan,C.F.(1990).Aneuralnetworkmodelforestimatingcropyieldfrommultispectraldata.Remotesensingofenvironment,31(2),219-236.2.Huang,J.,Zhang,C.,&Shao,Y.(2017).Cropyieldpredictionbasedondeeplearning.In2017IEEEInternationalConferenceonBioinformaticsandBiomedicine(BIBM)(pp.2399-2402).IEEE.3.Gao,Z.,Li,A.,Liu,G.,&Ren,J.(2019).Cropgrowthmonitoringandyieldestimationusingintegratedremotesensingdataandmodelsoveraheterogeneouscultivatedlandscape.AgriculturalandForestMeteorology,275,91-104.4.孙可可,张柏林,&高铭.(2017).基于遥感和GIS的水稻生长监测和产量预测——以南昌市为例.农业机械学报,48(0