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.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
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
摘要：冬小麦是中国重要的粮食作物之一，精确掌握其分布情况对于保障粮食安全具有重要意义。本研究基于NDVI时序相似性阈值优化的方法，通过遥感数据估算冬小麦分布，并采用地理信息系统（GIS）技术制图，为农业生产和粮食安全提供科学依据。
关键词：冬小麦；NDVI；时序相似性；阈值优化；制图
1.引言
冬小麦是中国南方地区的主要粮食作物之一，其地理分布情况对于农业生产和粮食安全具有重要意义。遥感技术可以通过获取农田植被信息，辅助冬小麦的分布估算和监测。NDVI（NormalizedDifferenceVegetationIndex）是一种常用的遥感指标，可以反映植被的健康状态和生长状况。本研究旨在研究基于NDVI时序相似性阈值优化的区域冬小麦分布制图方法，为精确估算冬小麦分布提供科学依据。
2.数据与方法
本研究使用MODIS（ModerateResolutionImagingSpectroradiometer）遥感数据获取农田的植被信息。首先，对获取的NDVI数据进行预处理，包括云去除和时间序列平滑。然后，根据冬小麦生长季节的特点，选择适宜的时间窗口进行NDVI时序数据的提取。接下来，利用相似性方法计算NDVI时序数据之间的相似性，并通过阈值进行优化，筛选出冬小麦分布的候选区域。
3.结果与分析
经过数据处理和相似性阈值优化，得到了冬小麦分布的候选区域。根据候选区域的地理位置和农田分布特点，在地理信息系统（GIS）上进行分析和制图。结果显示，冬小麦主要分布在中国南方地区的湖南、湖北、江西等省份，其中湖南省为冬小麦的主要产区。
4.讨论
本研究采用了基于NDVI时序相似性阈值优化的方法，能够较准确地估算冬小麦的分布情况。然而，仍然存在一些局限性，如对农田的边界和其他地物的干扰。今后的研究可以进一步优化相似性阈值的确定方法，以提高冬小麦分布估算的准确性和精度。
5.结论
本研究基于NDVI时序相似性阈值优化的方法，结合遥感数据和地理信息系统技术，实现了对冬小麦分布的准确估算和制图。该方法对于农业生产和粮食安全具有重要意义，可以为相关部门提供决策和管理的科学依据。
参考文献：
[1]孙慧,杨善林,主编.遥感技术在农业环境监测与管理中的应用[M].北京:科学出版社,2017.
[2]张建平,肖文发,编著.农业遥感模型与算法[M].北京:清华大学出版社,2016.
Abstract:
WinterwheatisoneoftheimportantcerealcropsinChina,andaccuratelygraspingitsdistributionisofgreatsignificanceforensuringfoodsecurity.ThisstudyaimstoestimatethedistributionofwinterwheatbasedontheNDVItime-seriessimilaritythresholdoptimizationmethod,remotesensingdata,andGIStechnologyformappingagriculturalproductionandfoodsecurity.
Keywords:winterwheat;NDVI;time-seriessimilarity;thresholdoptimization;mapping
1.Introduction
WinterwheatisoneofthemaincerealcropsinsouthernChina,anditsgeographicaldistributionisofgreatsignificanceforagriculturalproductionandfoodsecurity.Remotesensingtechnologycanassistinestimatingandmonitoringthedistributionofwinterwheatbyobtainingvegetationinformationinfarmland.NDVI(NormalizedDifferenceVegetationIndex)isacommonlyusedremotesensingindex,whichcanreflectthehealthstatusandgrowthconditionsofvegetation.ThisstudyaimstoexploretheregionaldistributionmappingmethodofwinterwheatbasedontheNDVItime-seriessimilaritythr