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MODIS双星数据协同的耕地物候参数提取方法研究开题报告
标题：MODIS双星数据协同的耕地物候参数提取方法研究
研究背景和意义：
随着城市化进程的加快，耕地资源面临巨大的压力，有效评估和监测耕地变化情况对于国家粮食安全和生态环境保护意义重大。耕地是农业生产的重要组成部分，不同的物候期对于作物的生长发育有着不同的影响，因此对耕地物候参数的提取可以更好地了解耕地的生长变化，加强耕地管理和保护。目前，遥感技术已成为耕地信息获取的重要手段。MODIS双星数据具有时空分辨率高、数据获取方式便捷、数据资源丰富等优点，因此被广泛应用于耕地物候监测和评估。
研究内容和方法：
本研究采用MODIS双星数据，结合机器学习算法和时序分析方法，实现耕地物候参数的提取。具体研究内容如下：
1.采用机器学习算法对样本数据进行训练，得到耕地不同物候期的光谱特征和分类模型。
2.采用时序分析方法，利用多时相MODIS双星数据，分析不同物候期的差异，提取反映不同物候期的指标，如NDVI、EVI等。
3.基于以上研究结果，建立最终的耕地物候参数提取模型，并进行实验验证。
研究成果和意义：
通过本研究，可以实现耕地物候参数的快速提取和变化监测，为保护耕地资源，维护粮食安全和生态环境提供支持。同时，本研究还可为农业生产提供决策参考和技术支持，实现农业可持续发展。
关键词：MODIS双星数据、耕地、物候参数、机器学习、时序分析。
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