1. 本选题研究的目的及意义
随着全球人口的不断增长和气候变化的加剧，对粮食安全的需求日益迫切。
准确预测作物产量对农业生产管理、粮食安全政策制定和全球粮食贸易至关重要。
传统的作物估产方法主要依赖于人工实地调查和统计模型，存在效率低、成本高、时间滞后等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
作物遥感估产一直是农业遥感研究的热点领域，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在作物遥感估产方面开展了广泛的研究，涉及多种作物类型和估产方法。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以美国大豆为例，利用LSTM模型构建大豆产量估产模型，并探讨模型的精度和泛化能力。
主要内容包括以下几个方面：
1. 主要内容
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理:收集美国大豆主产区的多源遥感数据、气象数据和历史产量数据。
遥感数据主要包括MODIS、Landsat等卫星影像，用于提取植被指数、叶面积指数等作物生长信息。
气象数据包括温度、降水、日照时数等，用于分析气象因素对大豆生长的影响。
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.应用LSTM模型构建美国大豆产量估产模型:将LSTM模型应用于美国大豆产量估产研究，探索LSTM模型在作物遥感估产领域的应用潜力，为提高大豆产量预测精度提供新的方法。
2.结合多源数据进行大豆产量预测:综合利用多源遥感数据和气象数据，提取作物生长信息和气象因素，构建更全面、更准确的大豆产量估产模型。
3.分析美国大豆产量的时空分布特征:利用构建的LSTM模型，分析美国大豆产量的时空分布特征，为优化大豆种植布局、提高大豆产量提供科学依据。
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.王利民，黄文江，王纪华，等.基于EVI时间序列数据的冬小麦估产研究——以河南省商水县为例[J].农业工程学报，2019,35(12):152-159.
2.李强，郭恒亮，王建英，等.基于MODIS-EVI的冬小麦产量估算及时空差异分析——以山东省金乡县为例[J].农业工程学报，2018,34(11):165-173.
3.刘文龙，李晓峰，王秀珍，等.基于物候信息和LSTM模型的冬小麦单产估算[J].农业工程学报，2021,37(23):154-162.
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