基于NDVI时序相似性阈值优化的区域冬小麦分布制图方法研究的开题报告.docx

基于NDVI时序相似性阈值优化的区域冬小麦分布制图方法研究的开题报告
一、研究背景
农业是中国乃至全世界的重要支柱产业之一，而农作物分布情况是农业生产的重要信息之一。近年来，随着遥感技术的不断发展和普及，遥感数据逐渐被应用于农作物分布监测中，成为了获取农作物分布资料的主要手段之一。
对于农作物的分布监测，NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）是一种常用的指标，可以反映出植被覆盖度和生长状态，对于区域农作物生长趋势和分布状况起到了重要的作用。而基于NDVI的时序相似性分析技术也成为了当前农作物分布制图的主要方法之一。
然而，时序相似性分析技术在应用过程中仍存在一些问题。一是时序相似性阈值选择问题，当前常用的阈值选择方法仍较为简单粗暴，未利用到各种情况下的具体数据特征。二是分类结果的精度问题，由于农作物分布区域多变、农作物类型多样，分类结果的精度不够高导致不能满足实际需求。
针对以上问题，本研究拟探索一种基于NDVI时序相似性阈值优化的冬小麦区域分布制图方法，以提高分类精度和实用性。
二、研究内容
1.梳理文献，总结现有的农作物分布监测方法和基于NDVI的时序相似性分析技术；
2.了解冬小麦的生长情况和分布规律；
3.设计基于NDVI时序相似性阈值优化的冬小麦分布制图流程，包括数据预处理、相似性分析、阈值优化和分类结果制图等步骤；
4.利用遥感数据和部分实地调查数据进行实验验证，并与现有方法进行比较分析，验证方法的可行性和优越性。
三、研究意义
1.提高农作物分布分类精度。利用NDVI时序相似性分析技术，结合优化的相似性阈值选择方法，可以更好地反映冬小麦的生长状态和分布信息，提高分类结果的精度。
2.优化农作物分布监测流程。研究结果可为农业生产管理和政策制定提供更精确的冬小麦分布信息，有助于农作物种植管理和决策制定。
3.推动遥感技术在农业监测中的应用。本研究采用遥感技术进行冬小麦分布制图，有助于推动遥感技术在农作物监测中的广泛应用，提高农业监测水平。
四、研究方法
本研究将采用NDVI时序相似性分析技术结合相似性阈值优化的方法来实现冬小麦分布制图。
1.数据准备。采集近年来的冬小麦遥感数据，并进行预处理，包括数据去噪、云影剔除、影像配准、数据层融合等。
2.NDVI计算。根据已预处理的遥感数据，计算相应的NDVI指数，并进行时序分析。
3.时序相似性分析。对冬小麦生长过程中的NDVI序列进行时序相似性分析，提取出相似性序列。
4.相似性阈值优化。针对不同区域冬小麦生长状态和分布规律，采用优化的相似性阈值选择方法，确定最佳相似性阈值。
5.分类结果制图。利用确定的相似性阈值进行分类，实现基于NDVI时序相似性阈值优化的冬小麦分布制图。
五、预期成果
1.本研究预计将构建基于NDVI时序相似性阈值优化的冬小麦分布制图方法，以提高分类精度和实用性。
2.针对冬小麦的生长情况和分布规律，确定最佳相似性阈值，为后续农作物分布监测提供优化方案。
3.利用实验数据验证本研究方法的可行性和优越性，比较实验结果与现有方法的差异，并对研究成果进行归纳总结和展望。