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基于谷歌地球引擎的山东省马铃薯种植区面积提取研究

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基于谷歌地球引擎的山东省马铃薯种植区面积提取研究

摘要：本文以山东省为研究对象，利用谷歌地球引擎（GoogleEarthEngine，GEE）的遥感数据，通过分析马铃薯种植区域的变化趋势，提取山东省马铃薯种植区的面积。首先，基于遥感影像的时间序列分析，识别出马铃薯种植区域；其次，通过空间统计分析，确定山东省马铃薯种植区面积；最后，对提取的面积数据进行统计分析，探讨山东省马铃薯种植区域的变化规律及其影响因素。研究结果表明，山东省马铃薯种植区面积呈逐年增长趋势，受气候、土壤、政策等因素影响较大。本研究为山东省马铃薯种植区域的管理和规划提供了科学依据。

随着我国农业现代化的推进，遥感技术在农业领域的应用越来越广泛。遥感技术具有实时、连续、大范围等特点，能够为农业生产提供及时、准确的信息。山东省作为我国重要的马铃薯种植区，其种植面积的动态变化对农业生产具有重要意义。本文旨在利用谷歌地球引擎（GEE）的遥感数据，对山东省马铃薯种植区面积进行提取，分析其变化趋势及其影响因素，为山东省马铃薯种植区域的管理和规划提供科学依据。

第一章绪论

1.1研究背景与意义

(1)随着我国经济的快速发展和人口的持续增长，粮食安全问题日益凸显。马铃薯作为一种重要的粮食作物，其种植面积和产量对保障国家粮食安全具有重要意义。山东省作为我国马铃薯主产区之一，其马铃薯种植面积和产量在全国占有重要地位。因此，对山东省马铃薯种植区域的研究，对于提高马铃薯种植效益、保障国家粮食安全具有深远影响。

(2)遥感技术作为一门新兴的地球观测技术，凭借其大范围、快速、连续的特点，在农业领域得到了广泛应用。利用遥感技术对农作物种植区域进行监测和评估，可以为农业生产提供及时、准确的信息，有助于优化农业生产布局、提高农业生产效率。本研究以山东省为研究对象，利用遥感技术提取马铃薯种植区面积，旨在为山东省马铃薯种植区域的管理和规划提供科学依据。

(3)近年来，随着遥感技术的不断发展，谷歌地球引擎（GoogleEarthEngine，GEE）等在线平台为遥感数据的获取和处理提供了便捷的工具。GEE平台提供了丰富的遥感数据资源，包括高分辨率影像、大气校正数据等，为遥感应用研究提供了有力支持。本研究利用GEE平台，结合遥感影像处理与分析技术，对山东省马铃薯种植区面积进行提取，旨在为我国马铃薯种植区域的研究提供新的思路和方法。

1.2国内外研究现状

(1)国外关于遥感技术在农业领域的研究起步较早，已经取得了丰硕的成果。例如，美国、加拿大、澳大利亚等发达国家在农作物种植区域识别、产量估算、病虫害监测等方面进行了大量研究。这些研究主要采用高分辨率遥感影像，结合地面实测数据，通过遥感影像处理与分析技术，实现了对农作物种植区域的高精度识别和产量估算。此外，国外学者还研究了遥感技术在农业资源调查、农业生态环境监测等方面的应用，为农业生产提供了科学依据。

(2)我国在遥感技术应用于农业领域的研究也取得了显著进展。近年来，随着遥感技术的不断发展，我国学者在农作物种植区域识别、产量估算、病虫害监测等方面进行了深入研究。研究方法主要包括遥感影像处理与分析、地面实测数据结合、模型构建等。在农作物种植区域识别方面，学者们主要采用光学遥感影像、多源遥感数据融合等方法，实现了对农作物种植区域的高精度识别。在产量估算方面，研究者们基于遥感影像和地面实测数据，建立了多种产量估算模型，为农业生产提供了有力支持。

(3)随着遥感技术的不断进步，我国学者在农业生态环境监测、农业灾害预警等方面也开展了大量研究。例如，利用遥感技术对农业生态环境进行监测，有助于了解农业生态环境的变化趋势，为农业环境保护提供科学依据。在农业灾害预警方面，遥感技术可以实时监测农作物生长状况，及时发现病虫害、干旱、洪涝等灾害，为农业生产提供预警信息。此外，我国学者还研究了遥感技术在农业政策制定、农业产业结构调整等方面的应用，为我国农业现代化发展提供了有力支持。总之，国内外关于遥感技术在农业领域的研究现状表明，遥感技术在农业领域的应用前景广阔，具有巨大的发展潜力。

1.3研究内容与方法

(1)本研究的主要研究内容包括以下几个方面：首先，基于遥感影像的时间序列分析，利用谷歌地球引擎（GEE）平台提供的遥感数据，识别出山东省马铃薯种植区域。具体方法包括：选择合适的遥感影像数据源，进行预处理，如辐射校正、大气校正等；然后，通过时间序列分析，提取马铃薯种植区域的光谱特征，并结合地面实测数据，进行种植区域的识别和提取。

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