基于多时相CBRESCCD图像的水稻种植面积监测的开题报告一、选题背景与意义水稻是我国传统的粮食作物之一，种植面积广泛，对我国的粮食供给具有重要的作用。因此，对于水稻种植面积的准确监测是具有实际意义的，在国家的粮农政策的调整和制定方面有一定影响。传统的水稻种植面积监测通常采用的是调查和遥感方法，调查方法具有准确性高的优点，但需要耗费大量的人力和财力，并且在时间效率上不如遥感方法。而遥感方法通常采用的是高分辨率卫星图像数据进行监测，这种方法具有时间效率高、不受气候和地形等因素的限制、代价相对低等优点，但其监测准确性受到传统遥感方法对单一时相的卫星图像数据的限制，不能充分反映水稻种植面积的变化情况。近年来，随着多时相卫星遥感技术的发展，尤其是国产CBERSCCD（ChargeCoupleDevice，电荷耦合器件）卫星系统单像素空间分辨率达到5米、多波段和多时相的特点，为水稻种植面积的监测提供了更好的技术手段。因此，对于基于多时相CBERSCCD卫星图像的水稻种植面积监测方法的研究，具有重要的意义和应用价值。二、研究内容和研究方法（一）研究内容本研究拟基于多时相CBERSCCD卫星图像数据，研究水稻种植面积的监测方法，具体内容包括：1.测算水稻各时期的NDVI。2.利用水稻生长特征和空间变化规律，构建多时相水稻面积分类模型。3.通过时序变化，分析水稻面积的动态变化特征。（二）研究方法本研究拟采用如下研究方法：1.获取和预处理CBERSCCD卫星图像数据，提取NDVI指数。2.使用最大似然法等统计学习方法建立水稻种植面积分类模型，并对模型进行优化和验证。3.运用归一化植被指数（NDVI）时序变化的方法，对水稻种植面积进行时间序列分析。三、预期成果最终预期成果包括：1.建立基于多时相CBERSCCD卫星图像的水稻种植面积监测模型。2.通过监测模型对水稻种植面积进行实时与动态监测。3.通过实验和分析，验证本研究方法的监测准确性和实用性。四、研究难点本研究的难点主要包括：1.建立适合水稻种植面积分类和监测的特征指标和模型。2.设计有效的遥感影像数据处理和分析算法。3.实现基于实测变量监测的水稻种植面积分类和反演。五、进度安排1.前期准备：2021年7月-8月，完成相关文献的调研和整理，熟悉相关技术和工具。2.数据获取：2021年9月-10月，获取CBERSCCD等遥感图像数据。3.数据预处理：2021年10月-12月，将遥感图像数据进行预处理和分割。4.建立监测模型：2022年1月-3月，建立多时相水稻面积监测模型。5.数据分析和评估：2022年4月-6月，使用遥感数据，对建立的模型进行评估和优化。6.撰写论文：2022年7月-8月，根据实验和分析结果，撰写论文和提交。