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基于sentinel-1卫星的冬小麦种植区域识别方法研究文献综述

 2020-05-05 17:27:26  

1、课题研究的内容目的和意义 利用遥感技术进行冬小麦种植面积监测是粮食安全的核心内容之一。

及时获取粮食作物的播种面积、产量等信息对国家制定粮食政策和经济计划具有重要作用,并且在农作物普查、长势预测、产量预估和灾害评估等方面也有重要作用。

在农情遥感方面,农作物种植面积遥感估算是农作物估产的重要基础性工作之一,其精度影响着农作物估产的精度。

通过遥感技术手段快速、准确地获取农情信息,科学、快速、及时地了解农作物播种面积,对于预测农作物产量、加强农业管理、指导农业生产、辅助粮食政策制定以及世界农产品交易等领域都具有极为重要的意义。

另外,在作物收获前的2~3 周内提交准确的产量预报,并对国际上部分粮食主产国进行产量估算,可为国家粮食供需平衡及国际粮食贸易决策提供科学依据。

传统的农作物种植面积的统计方式通过行政单元逐级汇总上报或基于农户抽样调查进行,存在耗时、耗力、耗财等缺陷,另外,易受错报、漏报和空报等主观因素影响,因此很难及时准确地获取大区域农作物的种植面积、结构及空间分布信息。

当前,利用光学数据来进行农作物分类的技术已相对来说比较成熟,但是光学数据对相同生长期内作物的分类监测仍然存在着”同谱异物”的问题,并且易被天气影响,导致在作物生长关键时期内经常无法获取可利用的监测数据。

基于这种情况,SAR(Synthetic Aperture Radar)数据成为可用的数据源,SAR数据可全天候、全天时的工作;对植被、云层都有较强的穿透能力,。

通过农作物的后向散射系数能得到其的表层信息,且可反映其内部构造等相关信息。

因此,使用SAR(Synthetic Aperture Radar)数据进行农业研究具有广泛的应用前景,这也是本人研究本次课题的主要原因。

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