基于遥感影像提取水稻种植面积的研究进展OA

精准监测水稻种植面积对于保障粮食安全和农业智能管理非常关键。传统的地面调查存在空间和时间尺度上的局限性,其大规模应用存在挑战。相比之下,遥感技术凭借其广泛的覆盖范围和高频次的监测能力,已成为该领域的主流手段。本文系统回顾了2018年以来基于遥感影像进行水稻种植面积提取的相关文献,从数据源选择、特征提取和面积提取方法3个维度对其进行了全面分析。在数据源选择方面,重点关注空间分辨率和成像机制;在特征提取方面,探讨了光谱、纹理、植被指数、极化和物候特征的应用;在面积提取方法方面,包括了阈值分割、机器学习和深度学习等方法。最后,总结了遥感水稻制图在实际应用中的一些典型案例,并对当前存在的挑战提出了一些解决思路。多源数据融合和深度学习方法结合能显著提升水稻种植面积提取的精度,这为未来基于遥感影像的水稻长势监测和产量预测等工作提供了重要参考。