基于GF_1卫星数据的冬小麦种植面积提取研究开题报告

 2021-10-28 20:46:32

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

一.引言:冬小麦是我国最主要的粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积及空间分布信息,对于准确预测冬小麦产量,加强田间生产管理,优化作物种植结构布局,确保国家粮食安全,具有重要意义。

自上世纪70年代以来,MODIS、Landsat系列和 Quickbirds等多种卫星为农作物遥感监测提供了大量的数据源.随着高分一号卫星的成功发射,越来越多县域尺度的农作物面积提取研究以高分一号为主要数据源,但研究多采用多时相影像,查看农作物植被指数的变化曲线来分类应用.受多种因素影响,一个县域尺度的冬小麦生长周期内的高质量影像往往不能满足实验要求.近年来,多源数据的结合使用,成为作物遥感识别和面积提取的发展趋势,主要体现在多传感器、多空间分辨率、多时相遥感影像的结合应用,以及遥感数据和地面实测数据、辅助数据的结合应用.游炯等利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计了一种改进多元纹理信息提取模型来实现面积提取,发现在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观原因的影响下,该方法能够有效地提取县域尺度冬小麦种植面积,具有较好的实用性.高分一号卫星以其具备的多尺度空间分辨率、宽视场和重访周期短等复合优势,成为中国农业监测业务运行的首选卫星.利用 GF-1影像采用决策树分类法和监督分类最大似然法相结合的方法提取冬小麦种植面积,结果表明以 GF-1/WFV16m 影像为主要数据源进行冬小麦种植面积遥感估算的方法的可行性.研究表明中国资源卫星遥感图象中,高分一号卫星拍摄图象因高分辨率这一点在农作物面积遥感监测应用中有着巨大的潜力与优势.二.国外利用遥感面积提取研究进展在国际上,利用遥感技术进行作物种植面积监测始于1974年,美国实施的大面积作物清查试验 ( large area crop inventory experiment,lacie) 计划对美国及世界其他地区小麦面积和总产量进行了估算; 随后开展的农业和资源的空间遥感查( ag- ricultural and resources inventory surveys through aero- space remote sensing,agRisaRs) 计划对世界多种作物进行了长势评估和产量预测,并且第一次将遥感技术成功地应用于框图面积取样( area sampling frame,asf) 。

另外,欧盟在 1987 年也曾发起农业遥感监测( monitoring ag- riculture with remotesensing,maRs) 项目,随后俄罗斯、法国、加拿大等国也相继利用遥感技术展开作物面积监测研究。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本课题主要研究的问题是基于gf_1卫星数据的冬小麦种植面积提取。

研究需要采取什么样的方法对冬小麦进行分类,分类的方法以及手段有什么,需要注意的点有哪些,这些手段与方法的不足以及可以改进之处?并且研究 GF-1卫星数据在冬小麦种植信息提取中探索提高其提取精度以及验证的方法。

研究手段:基于高分一号卫星影像图,了解冬小麦在不同时期不同波段与其他地物明显的光谱差异,通过目视解译使用最大似然法对目标进行监督分类进而提取冬小麦面积。

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