利用高-中-低分辨率遙感影像的大區(qū)域耕地面積快速估測(cè)研究的開題報(bào)告

利用高—中—低分辨率遙感影像的大區(qū)域耕地面積快速估測(cè)研究的開題報(bào)告一、研究背景隨著土地利用方式的變化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推進(jìn)，農(nóng)業(yè)土地的利用和管理變得越來越復(fù)雜。解決農(nóng)業(yè)土地管理所面臨的問題，需先知道區(qū)域內(nèi)的耕地面積情況。為了快速估測(cè)大區(qū)域耕地面積，應(yīng)用遙感技術(shù)已成為常用手段。傳統(tǒng)上，估算耕地面積的方法是通過農(nóng)業(yè)普查或?qū)嵉卣{(diào)查，這種方法消耗時(shí)間、資源和資金。但是，遙感技術(shù)可以在較短的時(shí)間內(nèi)估算大區(qū)域耕地面積，因此具有重要的意義。二、研究目的本研究的主要目的是使用高分辨率、中分辨率和低分辨率遙感影像來快速估算大區(qū)域內(nèi)的耕地面積。通過對(duì)不同分辨率的影像信息的處理和比較，確定最適合估算耕地面積的分辨率和遙感數(shù)據(jù)源。三、研究?jī)?nèi)容1.了解和收集關(guān)于耕地面積估算的遙感方法和現(xiàn)有研究成果。2.收集高分辨率、中分辨率和低分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和處理，提取耕地信息。3.利用多源遙感影像數(shù)據(jù)，建立耕地面積估算模型，基于不同分辨率的數(shù)據(jù)估算大區(qū)域內(nèi)的耕地面積。4.對(duì)估算結(jié)果進(jìn)行比較和分析，確定最優(yōu)遙感數(shù)據(jù)源和分辨率。四、研究意義本研究有助于提高耕地面積估算速度和精度，為農(nóng)業(yè)土地規(guī)劃和管理提供支持。同時(shí)，本研究還可以通過比較不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)源，為耕地面積的估算方法提供優(yōu)化方案。五、研究方法1.收集遙感影像數(shù)據(jù)源，并進(jìn)行預(yù)處理。2.對(duì)預(yù)處理后的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，獲取各種遙感指標(biāo)和地理信息。3.建立遙感耕地面積估算模型，包括各項(xiàng)指標(biāo)和數(shù)據(jù)的組合和加權(quán)計(jì)算。4.利用得到的模型和預(yù)處理后的遙感數(shù)據(jù)估算大區(qū)域內(nèi)的耕地面積。5.對(duì)估算結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確度分析和比較，確定最優(yōu)的遙感數(shù)據(jù)源和分辨率。六、預(yù)期成果本研究的主要成果包括：1.高分辨率、中分辨率和低分辨率遙感影像數(shù)據(jù)的組合和加權(quán)方案。2.基于不同數(shù)據(jù)源的遙感耕地面積估算模型。3.大區(qū)域內(nèi)的耕地面積估算結(jié)果和準(zhǔn)確度分析報(bào)告。4.可為耕地面積估算提供優(yōu)化方法和指導(dǎo)方案。七、參考文獻(xiàn)1.FisherP,ComberA,WadsworthR.UrbanmorphologyandstructurefromIKONOSimagery:thepotentialforcharacterisingcitiesatdifferentscales.AppliedGeography,2006,26(1):1-23.2.FuP,ChenJ,LiuM,etal.MappingimpervioussurfaceareaanditsdynamicchangeusingmultitemporalLandsatimagesinthePearlRiverDelta,China.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,2013,23:34-43.3.LiuJ,ChenJ,ZhuQ,etal.Amethodforestimatingforestcanopyheightandunderstoryvegetationusingremotesensingdata.InternationalJournalofAppliedEarthObservationandGeoinformation,2014,31:85-94.4.O’NeillFH,GreenCP,CrossAFT,etal.Usingveryhighresolutionremotelysensedimagerytomapfinescalesanddunedynamics.Geomorphology,2017,277:102-114.5.YangL,LiuH,DuJ,etal.AnimprovedBackPropagationneuralnetworkforlandcoverclassificationbasedonmultisourceremotesensingd