1. 研究目的
本研究旨在利用Sentinel-2A卫星影像数据，探索高效、准确识别冬小麦的方法，为冬小麦种植面积监测、估产和农业管理提供技术支持。
具体目标包括：1.分析冬小麦在Sentinel-2A影像不同波段上的光谱特征，确定最佳识别波段或特征组合。
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:获取研究区域Sentinel-2A卫星影像数据，并进行数据预处理，包括辐射校正、几何校正、大气校正等，消除数据误差，提高数据质量。
收集研究区域的气象数据、土壤数据、地形数据等辅助数据，为冬小麦识别提供参考。
2.冬小麦光谱特征分析:利用ENVI或ArcGIS等软件对Sentinel-2A影像进行波段运算，构建植被指数，如NDVI、EVI等，分析冬小麦在不同生育期、不同波段上的光谱特征，提取冬小麦识别特征参数。
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.Sentinel-2A数据源的应用：Sentinel-2A卫星数据具有高空间分辨率、高时间分辨率、多光谱的特点，为冬小麦遥感识别提供了新的数据基础。
本研究将探索利用Sentinel-2A数据进行冬小麦识别的最佳方法，以提高识别精度和效率。
2.多源数据融合：将Sentinel-2A数据与其他数据源（如气象数据、土壤数据、地形数据等）进行融合，构建冬小麦识别模型，以提高识别精度和可靠性。
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] 王利民, 王树森, 刘正军, 等. 基于多时相 Sentinel-2 数据的冬小麦种植面积提取方法研究[J]. 麦类作物学报, 2020, 40(11): 1535-1544.
[2] 李文军, 冯伟, 白洁, 等. 基于 Sentinel-2A 数据的冬小麦种植面积提取[J]. 农业工程学报, 2018, 34(12): 185-193.
[3] 张锦水, 张静, 刘佳, 等. 基于 Sentinel-2A 影像的冬小麦种植面积遥感提取[J]. 农业工程学报, 2017, 33(13): 172-181.
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