基于时序MODIS数据的水稻种植面积提取研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球人口的不断增长和粮食需求的持续增加，水稻作为一种重要的粮食作物，其种植面积的准确监测对于保障粮食安全和农业可持续发展具有至关重要的意义。

本研究旨在利用遥感技术，特别是中分辨率成像光谱仪（modis）时序数据，开展水稻种植面积提取研究，以期为农业监测、产量预估和政策制定提供科学依据。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

水稻种植面积提取是遥感技术应用于农业监测的重要领域，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在水稻种植面积提取方面开展了大量研究，取得了显著进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以xx地区（根据实际情况填写）为研究区，利用modis时序数据，结合水稻生长周期特点，构建水稻种植面积提取模型，并对提取结果进行精度评价和分析。

主要研究内容包括：
1.数据获取与预处理：获取研究区modis时序数据，进行数据预处理，包括几何校正、辐射定标、云污染去除等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据获取与预处理：从usgs等网站获取研究区modis时序数据产品，包括mod09a1、mod13q1等。

利用envi、arcgis等软件对数据进行预处理，包括几何校正、辐射定标、云污染去除等，以消除数据误差，提高数据质量。

2.时序特征分析：利用matlab、python等编程软件，对预处理后的modis时序数据进行分析，构建水稻生长周期内的植被指数时间序列曲线，分析其变化规律，并结合水稻生长周期特点，提取水稻种植的关键识别特征，如水稻的播种期、分蘖期、拔节期、抽穗期和成熟期等关键生育期对应的植被指数特征值及其变化趋势。

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.结合modis时序数据和水稻生长周期特点，构建基于关键生育期特征的水稻种植面积提取模型，以提高水稻种植面积提取的精度。

2.采用像元二分模型和决策树等多种算法进行水稻种植面积提取，并比较不同算法的提取精度和效率，为选择合适的算法提供依据。

3.将提取的水稻种植面积信息与其他农业相关数据结合，探讨其在农业监测、产量预估等方面的应用，以期为农业生产管理提供科学依据。

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] 黄丽娟,方俊杰,吴文豪,等.基于modis evi时间序列的水稻种植面积提取[j].农业资源与环境学报,2020,37(04):822-831.

[2] 张乐乐,李爱农,姜丽光,等.基于modis时序数据的水稻种植面积提取方法研究[j].农业工程学报,2021,37(06):154-163.

[3] 吴俊,张锦水,田永超,等.基于多时序modis数据的水稻种植面积提取[j].中国水土保持科学,2020,18(06):1248-1256.