作物遥感分类国内外研究现状

作物遥感分类是利用卫星、无人机等遥感技术，对农田进行遥感图像获取和分析，以实现对农作物类型、生长情况、病虫害等信息的识别和监测。目前，国内外对作物遥感分类研究已经取得了一些进展。

国内研究现状：

在国内，作物遥感分类是农业遥感研究的重要方向之一。目前，国内主要采用的作物分类方法包括基于像元的分类方法、基于目标的分类方法、基于特征的分类方法等。近年来，深度学习技术在作物遥感分类领域得到了广泛应用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

国外研究现状：

在国外，作物遥感分类的研究也比较活跃。主要采用的方法包括光谱分析法、纹理分析法、形态学分析法、神经网络等。此外，针对不同的农作物类型，还有一些专门的作物遥感分类方法，如水稻、小麦、玉米等。

总的来说，作物遥感分类是农业遥感研究的重要领域，各国都在积极地开展相关研究，尤其是深度学习技术的应用，为作物遥感分类研究带来了新的机遇和挑战。

相关问题

ndvi变化监测国内外研究现状

NDVI（归一化植被指数）是一种用于衡量植被生长状况的指标，通常基于遥感数据获取。NDVI变化监测在农业、林业、草地管理等领域具有重要的应用价值。以下是关于NDVI变化监测的国内外研究现状的概述：

国内研究现状：

1. 刘志英等（2019）研究了基于NDVI的水稻遥感监测，并结合作物生长指数（CGI）对水稻生长过程进行了分析。

2. 王宝鹏等（2018）研究了基于NDVI的黄土高原植被覆盖变化，发现植被覆盖度呈现出不同程度的增加趋势。

3. 李志刚等（2017）对于利用NDVI监测黑河流域草地变化的研究，通过对NDVI时间序列分析，发现草地覆盖度呈现出明显的波动性。

国外研究现状：

1. Reiche et al.（2019）对于利用NDVI监测气候变化的研究，通过对NDVI时间序列的分析，发现全球植被覆盖度在过去30年中整体呈现出增加的趋势。

2. Ondo et al.（2018）研究了基于NDVI的非洲草原植被监测，通过对NDVI时间序列的分析，发现草原植被覆盖度在不同季节中呈现出不同的变化趋势。

3. Chen et al.（2017）研究了基于NDVI的中国青藏高原草地监测，通过对NDVI时间序列的分析，发现草地覆盖度呈现出一定的季节性变化。

无人机农业在国内外的研究现状

无人机农业技术已经成为现代农业生产的重要手段之一，可以提高农业生产效率，减少劳动力成本和农药用量，改善农业生态环境等。在国内，无人机农业技术得到了广泛的应用和推广，目前已经形成了一定的产业规模。国内的无人机农业技术研究主要集中在农田作物的遥感监测、作物施肥与喷药、农田灌溉等方面。

在国外，无人机农业技术的研究和应用也非常活跃。美国、加拿大、澳大利亚等发达国家已经形成了比较成熟的无人机农业技术产业链，主要应用在作物遥感监测、农场管理、精准施肥、精准喷药等方面。同时，一些国际知名企业也在研发无人机农业技术，如美国的DJI、senseFly等，这些企业的无人机农业技术已经进入了国际市场。