关于基于MODIS数据水稻种植面积提取的研究进展（2011年）

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简介：
本概述详细阐述了水稻种植面积监测中遥感数据源的演变，涵盖了特征指数和时相选择的策略，并探讨了遥感分类方法的进步。此外，文章还对MODIS影像在水稻种植面积遥感提取技术领域的学术研究进展与未来发展趋势进行了分析。研究结果表明，MODIS影像系统具备高光谱分辨率和多时相特性，在对大范围水稻种植区域进行作物识别和监测时，能够显著提升精度和工作效率，同时有效降低成本，其优势远超其他遥感数据来源。通过运用MODIS数据进行水稻种植面积的提取，已取得令人满意的成果。水稻遥感最佳的时相通常选择在移栽期以及孕穗期进行监测；同时，利用对水体及植被变化较为敏感的波段或植被指数（例如NDVI、LSWI和EVI）对于水稻的识别也表现出良好的效果。

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关于利用MODIS数据提取水稻种植面积的研究进展（截至2011年）

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本研究综述了截至2011年的文献与实践，探讨了如何运用MODIS卫星图像来精确计算和监测全球范围内的水稻耕种区域。本段落概述了水稻种植面积监测遥感数据源的应用变化及特征指数与时相选取的演变，并探讨了遥感分类方法的发展。文章还分析了MODIS影像在提取水稻种植面积方面的研究进展和未来发展方向。结果显示，由于其高光谱、高时间分辨率以及多时相的特点，MODIS影像能够在大尺度上提高作物识别与监测精度及效率，同时降低成本，在这方面具有其他数据源无法比拟的优势，并且利用MODIS进行水稻种植面积的提取已经取得了显著效果。最佳观测时期可以选在移栽期和孕穗期。通过使用对水体和植被敏感度高的波段或植被指数（如NDVI、LSWI及EVI）来识别水稻，能够进一步提升监测精度与准确性。

水稻种植面积统计表.docx

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本文件为《水稻种植面积统计表》，详细记录了不同地区水稻种植的具体数据，包括总面积、分布情况及年度变化趋势等信息。水稻种植面积汇总表.docx包含了不同地区的水稻种植数据统计与分析。文件详细记录了各区域的播种时间、预计收获时间和总面积等相关信息，以便于农业工作者更好地了解全国范围内的水稻生产情况，并据此做出相应的调整或决策。

基于遥感云计算的水稻种植面积快速监测

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本研究利用遥感技术和云计算平台，开发了一种高效的水稻种植面积监测方法，实现了大范围、高精度和实时性的作物监测。【基于遥感云计算的水稻面积快速监测】是一个深入探讨如何利用现代技术进行农业监测的专题，特别关注水稻这一重要粮食作物。在这个领域中，遥感技术和云计算相结合为快速准确地获取大面积水稻种植信息提供了可能。遥感技术通过卫星或航空器收集地球表面的数据，在处理和分析这些数据时需要大量的计算资源。而云计算则能够提供这种能力，可以高效处理海量的遥感图像并进行快速的数据处理与分析，从而实现对全球范围内水稻面积的实时监测。报告中提到Google Earth Engine（GEE）是一个强大的遥感数据分析平台，它集成了大量遥感数据和计算资源，使得研究人员能够轻松地进行大规模的遥感图像处理和分析。在水稻监测应用方面，GEE可以有效解决传统方法中的多云、多雨地区数据获取困难问题，并提高水稻面积提取准确性。水稻面积的遥感提取是一项复杂的任务，尤其是在多云区域中，遮挡会影响遥感图像的质量与解析度。因此，研究者们发展了多种算法来应对这一挑战，例如植被指数结合监督分类和时间序列数据分析等方法。其中一种有效的方法是Phenology- and Pixel-based Paddy Rice Algorithm（PPPM），该算法利用水稻生长周期的不同阶段（如苗期、移栽、成熟及收获）的物候信息，并结合多光谱数据进行识别与分类，从而准确提取出水稻区域。报告还强调了Landsat系列卫星和Sentinel-2提供的30米分辨率图像在水稻监测中的应用。这些高分辨率数据提供了更精细的地表信息，有助于区分水稻与其他作物或土地覆盖类型。通过去除云层、阴影及雪覆盖等不良观测数据，并使用Fmask工具进行云检测与大气校正后，可以得到有效的植被指数和洪水数据以进一步识别水稻区域。此外，在RICE-Landsat平台上，研究人员会构建基于物候的水稻和非农田掩模映射并进行严格验证，确保提取出的地图准确可靠。这些步骤对于保证监测结果准确性至关重要。总体而言，基于遥感云计算技术的水稻面积快速监测不仅有助于农业管理和决策支持，还对粮食安全、水资源管理、气候变化研究及公共卫生等领域具有重要意义。通过持续的技术创新与算法优化，未来将能够更精确及时地获取全球范围内水稻种植情况，并为促进农业可持续发展提供有力支撑。

水稻种植面积提取结果分析及PT5108高PSRR 500mA LDO规格说明

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本文章包含两部分主要内容：一是对水稻种植面积的提取与分析；二是介绍PT5108高性能低 dropout（LDO）调节器的技术参数，包括其高电源抑制比(PSRR)和输出电流能力。图2.27 选择分类样本这一步是去除小斑块，按照默认参数单击 Next。输出栅格和矢量结果。浏览和统计结果，在左侧 Layer Manager 面板中点击稻田类别上的右键，选择 Class Statistic，并选择分类结果文件作为要统计的图层。这样可以快速看到该地区水稻种植面积及其所占百分比。图2.28 水稻种植面积提取结果与统计

基于ASTER和MODIS数据的福州地区水热指数反演研究

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本研究利用ASTER与MODIS卫星数据，针对福州地区的气候特点，进行水热指数的反演分析，旨在提升区域农业及水资源管理的精准度。本段落以福州部分地区为研究对象，利用同时期的MODIS数据，并采用2波段比值法计算大气水汽含量。通过第2波段与第9波段的比值来估计大气中的水分含量，再根据ASTER 13、14波段和大气水汽含量之间的线性关系获取大气透射率。结合不同土地利用类型的比辐射率数据反演地表温度（LST）。考虑到该地区的地形特点，采用植被-土壤水分指数(VSWI)来反演各种土地类型中的土壤湿度。通过与实际样本点的对比分析，发现反演的地表温度和实际测量值之间具有很高的相关性。而不同土地利用类型的土壤湿度面积分布也基本符合多年平均统计结果及其空间分布特征。这些研究结果达到了预期目的，并为后续进行水热指数遥感动态监测积累了宝贵经验。

关于利用深度学习技术进行水稻表型特征提取及穗部品质预测的研究.pdf

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本文探讨了运用深度学习技术于水稻研究中的创新应用，着重分析了如何通过图像识别技术高效提取水稻的表型特征，并基于这些数据预测稻穗品质，为提高作物育种效率提供新思路。本段落研究了基于深度学习的水稻表型特征提取及穗质量预测方法。通过分析大量的水稻图像数据，利用卷积神经网络（CNN）自动识别并提取关键表型特征，并进一步构建回归模型来预测稻穗的质量指标。该工作为智能农业提供了新的技术手段和理论依据，有助于提高作物育种效率与精准种植水平。

关于感知大数据获取与计算研究进展的论文.pdf

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本文综述了当前感知大数据获取及计算技术的研究现状，分析了现有方法的优势和局限，并探讨未来的发展方向。感知大数据获取与计算的研究进展表明，在物联网和传感网的应用中，感知数据作为核心组成部分至关重要。几乎所有基于这些网络技术的应用都依赖于高质量的感知数据来构建和完善其功能和服务。因此，研究如何有效地收集、处理以及利用这类数据显得尤为重要。

MCD12Q1数据提取工具（适用于Modis）

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MCD12Q1数据提取工具是一款专为处理MODIS卫星数据设计的应用程序，特别适用于从MCD12Q1产品中高效准确地提取土地覆盖类型信息。批量提取MODIS土地覆盖数据MCD12Q1中的数据集的方法如下：选择输入目录下的一个hdf文件，指定要从中提取的字段，并设置输出目录后点击运行按钮即可。程序会自动处理该目录下所有的hdf文件中属于MCD12Q1的数据集，并将结果以tiff格式保存下来，文件名与原hdf文件相同。

不透水面积提取

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不透水面积提取是指利用遥感技术、地理信息系统等方法识别和量化城市区域中如建筑物、道路等地表覆盖物的过程，对于研究城市热岛效应及改善城市规划具有重要意义。不透水面提取 ENVI 操作不透水面提取 ENVI 操作不透水面提取 ENVI 操作不透水面提取 ENVI 操作

关于归一化水体指数在水域面积估算中的应用研究

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该文探讨了归一化水体指数在不同环境条件下的适用性及其对水域面积估算的影响，旨在提高遥感技术在水资源管理中的精确度。本段落采用ETM+影像作为数据源，并利用两种归一化水体指数从遥感数据中定量提取水域面积，同时将这些结果与监督分类方法的提取结果进行比较。研究发现，三种模型均能准确地从ETM+遥感数据中提取出水体信息。其中，归一化水体指数模型因其计算简便、速度快的特点而适用于动态监测水域变化的需求。此外，在使用优质的训练样本的情况下，监督分类法所得到的提取结果与归一化差异水体指数的结果相同或更为优越。