1引言粮食是人们维持生存的必需品,粮食安全关系到人的生存需要是否满足,是全世界许多国家共同面临的重大问题。东南亚地区的泰国是世界上重要的水稻种植地之一,泰国稻米的生产及出口关系到世界粮食安全,因此对该地区水稻种植信息监测尤为重要。快速、及时、精准地获取大范围水稻种植面积的空间分布信息对指导水稻生产、保证粮食安全和调整区域供需平衡等具有极为重要的意义[1]。目前,遥感技术以其成本低、效率高的优势已广泛运用于土地覆被分类及动态监测,MODIS数据更以其高光谱、高时间分辨率及容易获取的优势被广泛运用于探测植被物候及变化信息提取。2017年Geerken等人利用基于傅里叶滤波的NDVI时序相似性度量措施对草地植被类型进行了分类[2]。Evans等人利用基于傅里叶分量的相似性度量措施比较NDVI时间序列相似性,对草地植被类型进行了分类[3]。C F Chen等人将经过经验模态分解(EMD)去噪后的NDVI时序数据使用线性混合模型(LMM)进行训练对湄公河三角洲及越南地区的水稻耕作强度进行了监测[4]。Sakamoto T等人运用MODIS-EVI时序数据对日本200......(论文页数是：6页) ，泰语论文，泰语论文网站 |
