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一．引言：冬小麦是我国最主要的粮食作物之一，及时准确地获取冬小麦种植面积及空间分布信息，对于准确预测冬小麦产量，加强田间生产管理，优化作物种植结构布局，确保国家粮食安全，具有重要意义。
自上世纪７０年代以来，ＭＯＤＩＳ、Ｌａｎｄｓａｔ系列和 Ｑｕｉｃｋｂｉｒｄｓ等多种卫星为农作物遥感监测提供了大量的数据源．随着高分一号卫星的成功发射，越来越多县域尺度的农作物面积提取研究以高分一号为主要数据源，但研究多采用多时相影像，查看农作物植被指数的变化曲线来分类应用．受多种因素影响，一个县域尺度的冬小麦生长周期内的高质量影像往往不能满足实验要求．近年来，多源数据的结合使用，成为作物遥感识别和面积提取的发展趋势，主要体现在多传感器、多空间分辨率、多时相遥感影像的结合应用，以及遥感数据和地面实测数据、辅助数据的结合应用．游炯等利用矩阵分解和距离空间转换等数学工具设计了一种改进多元纹理信息提取模型来实现面积提取，发现在不考虑影像质量、生育期和地面样方测量精度等客观原因的影响下，该方法能够有效地提取县域尺度冬小麦种植面积，具有较好的实用性．高分一号卫星以其具备的多尺度空间分辨率、宽视场和重访周期短等复合优势，成为中国农业监测业务运行的首选卫星．利用 ＧＦ－１影像采用决策树分类法和监督分类最大似然法相结合的方法提取冬小麦种植面积，结果表明以 ＧＦ－１／ＷＦＶ１６ｍ 影像为主要数据源进行冬小麦种植面积遥感估算的方法的可行性．研究表明中国资源卫星遥感图象中，高分一号卫星拍摄图象因高分辨率这一点在农作物面积遥感监测应用中有着巨大的潜力与优势．二．国外利用遥感面积提取研究进展在国际上，利用遥感技术进行作物种植面积监测始于1974年，美国实施的大面积作物清查试验 ( large area crop inventory experiment，LACIE) 计划对美国及世界其他地区小麦面积和总产量进行了估算; 随后开展的农业和资源的空间遥感查( ag- ricultural and resources inventory surveys through aero- space remote sensing，AGＲISAＲS) 计划对世界多种作物进行了长势评估和产量预测，并且第一次将遥感技术成功地应用于框图面积取样( area sampling frame，ASF) 。
另外，欧盟在 1987 年也曾发起农业遥感监测( monitoring ag- riculture with remotesensing，MAＲS) 项目，随后俄罗斯、法国、加拿大等国也相继利用遥感技术展开作物面积监测研究。
随着卫星遥感技术的不断发展，高空间分辨率卫星图像在作物种植面积提取方面的应用越来越广泛。
三．冬小麦面积提取的研究与方法3.1.数据预处理在进行冬小麦种植信息提取前，首先对获取的GF －1 卫星影像数据影像进行几何校正，辐射定标，大气校正利用高分影像自带的ＲPC( rational polynomial coefficients) 信息，结合地面高程数据对影像进行倾斜改正和投影差改正，进而消除地形起伏和传感器误差引起的像点位移，使得影像的几何校正精度达到亚像元级别。
然后利用 GF － 1 的传感器对应的辐射定标公式和ENVI 5.3软件 FLASSH 大气校正模型对影像进行辐射定标和大气校正。
最后利用矢量边界精确裁剪出 GF － 1卫星影像图。
3.2.遥感影像分类下面对影像图进行分类，主要有以下两种方法：监督分类采用最大似然法对遥感影像进行监督分类，根据各类地物的光谱特征进行遥感识别与分类，提取目标作物。
首先根据研究区的地面情况，随机均匀地选择训练样本；其次根据各类地物训练样本的图像数据计算其先验概率和后验概率。
采用最大似然法监督分类时，还需充分利用冬小麦的季节时期变化，这是区分冬小麦与其他农作物、其他绿色植被以及沙地落地的关键性理论基础。
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