1. 研究目的与意义
小麦作为农业经济命脉在我国国民经济中占据着稳固的地位，不仅是国内粮食市场的重要需求作物,也是支撑畜牧业可持续发展的经济作物，同时小麦种植面积还是估算小麦产量的重要指标。为此，如何确定小麦种植面积是我国农业领域研究的热点问题。高分辨率遥感是一种高精度对地观测技术，基于高分辨率遥感可以准确判断关键地物信息要素。因此，本文拟采用高分辨率遥感影像数据对小麦种植面积提取进行研究。
2. 研究内容和预期目标
（1）小麦特征参数选取:特征参数表述着不同地物信息的特性，不同的地物拥有着不同的特征参数。为此本部分将采用多尺度分离方法，研究小麦的特征参数分离方式，为实现小麦面积的精准提取提供支撑。
（2）基于小麦特征变量的分类算法构建:不同分类算法对小麦面积提取精度存在较大影响，合适的分类算法可以减少小麦估测种植面积与实际种植面积差距。为提高小麦面积提取精度，将红边归一化植被指数作为主要特征变量，主成分分量与几何纹理作为次要特征变量，构建算法模型，以实现对研究区内小麦种植面积的精确提取。
（3）小麦面积提取精度评价:精度评价是验证小麦面积提取结果准确性的必要步骤。为评估小麦面积提取精度，以地物分类结果与地面实测数据集为基础，使用Kappa系数、生产者精度、用户精度和总体精度评估各算法精确度。
3. 研究的方法与步骤
本论文以相关分类算法研究为基础，通过高分辨率遥感数据与地面实测数据，构建小麦等地物要素的特征变量，引入随机森林、最大似然等算法，构建以小麦特征变量为主的分类算法模型。在此基础上，采集大量小麦样本，对算法模型进行训练，最终实现对研究区内小麦种植面积的有效提取。
4. 参考文献
[1] 王蓉, 冯美臣, 杨武德, 等. 基于 Sentinel-2A 影像的县域冬小麦种植面积遥感监测[J]. 山西农业科学, 2019, 47(5): 854-860.
[2] 魏梦凡. 基于 Sentinel-2A 卫星遥感影像的开封市冬小麦种植面积提取技术研究[D]. 开封: 河南大学, 2019.
[3] 张彦, 刘婷, 包卓雅, 等. 基于 Sentinel-2 与 GF-6 WFV 数据的花生种植面积提取差异分析[J]. 河南农业科学, 2021, 50(6): 163.
5. 计划与进度安排
（1）接受任务，内容理解，指导教师讲解、讨论、阅读指导教师规定的文献，撰写开题报告（2023.3.26-2024.3.30）。
（2）收集相关参数，通过网络、期刊、报纸、书籍进行相关资料搜集（2023.3.31-2024.4.6）。
（3）整理成果阶段，研究结果整理，成图，并制作相应的图表，对结果进行分析与讨论；（2023.4.7-2024.4.27）。
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