遥感技术在粮食作物时空分布信息提取中的研究
摘 要：该文论述了遥感技术在农作物种植面积、农作物估产、动态监测等方面应用，从不同遥感平台的作物种植面积监测、MODIS影像的作物提取方法、MODIS影像的特征指数3个方面介绍了国内外研究现状，最后从4个方面提出了亟待解决的问题。
关键词：遥感技术；高光谱遥感；监测
中图分类号 S157 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2014）22-137-02
1 研究的意义
遥感技术是一种远距离、在不直接接触目标物体的情况下，通过接受目标物体的反射或辐射来的电磁波，探测地物波谱信息，并获取目标地物的光谱数据与图像，从而实现对地物进行定位、定性或定量的描述[1]。遥感技术是近年来迅速发展起来的一门综合性应用技术，是一门相对年轻的学科。高光谱遥感是利用很多很窄（通常波段宽度小于10nm）的电磁波波段从感兴趣的物体上获取有关数据，其所获的数据能形成一条完整而连续的光谱曲线[2]。光谱的覆盖范围为可见光到热红外的全部电磁辐射波谱，可以获取连续的光谱信息，这是高光谱遥感数据与常规遥感数据的主要区别。
利用高光谱遥感能够很好的预测粮食安全面临的挑战和未来的形势，获取作物的光谱信息，进而研究分析光谱变化特征，建立合适的监测模型，获取农作物的种植面积，对其田间生长状况的监测以及产量估算等具有十分重要的意义dd。
2 国内外研究现状
2.1 基于不同遥感平台的作物种植面积监测 早期，陆地卫星Landsat常被应用于农作物种植面积的提取。MacDonald等在LACIE试验中成功地预报了美国小麦产量，他们利用的Landsat MSS数据为80m空间分辨率[3]。此后，基于MSS数据的信息提取结果令人满意，精度高于90%，这在其他地区和农作物方面也得到了推广。遥感空间分辨率大大提高，遥感技术进入高速发展的时代，30m分辨率的TM/ETM+和10m分辨率的SPOT等遥感数据在识别作物分布方面发挥重要作用。近年来，基于雷达获取的影像也开始被研究者青睐，结合它来识别农作物分布信息。
高分辨率多光谱影像对大区域尺度植被信息的识别提取较为困难，因为它对天气因素较为敏感，再加上有较长的重访周期，成本较高；而中低分辨率遥感影像则恰好避开了这几方面，不仅费用低，不易受诸多因素干扰，而且成像面积大，有较高的时间分辨率，这就为大尺度区域作物的遥感监测创造了条件。
与以往的遥感数据相比，MODIS 数据改善了许多性能，数据的最大空间分辨率提升至250m，而且光谱分...
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