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基于NDVI时间序列的作物提取模型研究的开题报告
一、选题背景和依据
随着人类社会的不断发展，人们越来越关注全球粮食安全问题。而作物在全球范围内是主要的粮食来源之一。因此，作物的种植面积和产量的监测具有重要的意义。同时，随着科技的发展，遥感技术被广泛应用于土地利用和覆盖监测、农作物估产、水资源监测等方面。因此，作物监测已成为，遥感技术应用的重要方向之一。在遥感技术中，基于NDVI时间序列的作物提取模型研究具有重要的意义。
NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)是一种常用的遥感指数。NDVI的计算公式是：
NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED)
其中NIR是近红外波段的反射率，RED是红色波段的反射率。NDVI值的范围是-1到1，值越大表明植被覆盖越厚。因此，NDVI值可以反映出地表覆盖的植被状况。作物提取是利用这一NDVI指数来提取作物信息，实现对作物种植面积和产量的监测和估算。
目前，基于NDVI时间序列的作物提取模型已经发展成熟。它是一种全新的方法，可以提高作物提取的精度和鲁棒性。因此，本文将对基于NDVI时间序列的作物提取模型展开研究，以提高作物监测的准确性和效率。
二、研究目的和内容
本文旨在探究基于NDVI时间序列的作物提取模型，提高作物提取的精度和鲁棒性。主要研究内容包括：
1.基于NDVI时间序列的作物提取模型理论分析。
2.实验设计，利用Landsat遥感影像进行实验。
3.利用GoogleEarthEngine建立基于NDVI时间序列的作物提取模型。
4.基于实验结果的分析和讨论
三、研究方法
本文主要采用实验研究方法，具体内容如下：
1.数据采集：从Landsat遥感影像中提取NDVI时间序列数据，并对数据进行归一化和滤波处理。
2.基于GoogleEarthEngine建立基于NDVI时间序列的作物提取模型：利用GoogleEarthEngine提供的丰富的数据处理和分析工具，进行模型的建立、实验设计和实验数据处理等。
3.模型评价：对实验结果进行分析和讨论，评价基于NDVI时间序列的作物提取模型的精度和鲁棒性。
四、研究意义
本文旨在对基于NDVI时间序列的作物提取模型进行探究，以提高作物提取的精度和鲁棒性。同时，本文的研究成果还能推动遥感技术在作物监测领域的发展，为实现全球粮食安全做出积极的贡献。