摘要
冬小麦作为我国主要的粮食作物之一，对保障国家粮食安全具有重要意义。
遥感技术凭借其快速、高效、大范围监测的优势，为冬小麦种植面积监测、长势评估和产量预测等方面提供了新的技术手段。
Sentinel-2A卫星数据具有较高的时间分辨率和空间分辨率，且数据开放获取，为冬小麦遥感识别研究提供了丰富的数据源。
本文综述了基于Sentinel-2A影像数据的冬小麦遥感识别研究进展，首先介绍了冬小麦遥感识别的相关概念和研究意义，然后从光谱特征分析、识别方法、精度评价等方面对国内外研究现状进行归纳总结，并对不同方法的优缺点和适用性进行了比较分析，最后展望了未来冬小麦遥感识别研究的发展趋势。
关键词：冬小麦；遥感识别；Sentinel-2A影像；光谱特征；机器学习
冬小麦是我国重要的粮食作物之一，其种植面积和产量对保障国家粮食安全至关重要。
传统的冬小麦种植面积和生长状况监测主要依靠人工实地调查，存在效率低、成本高、主观性强等缺点，难以满足大范围、快速监测的需求。
遥感技术作为一种非接触式的探测技术，具有监测范围广、速度快、成本低等优点，为冬小麦种植面积监测、长势评估和产量预测提供了新的技术手段[1]。
Sentinel-2A卫星是欧洲航天局(ESA)于2015年发射的光学遥感卫星，其搭载的多光谱成像仪(MSI)能够提供13个波段的多光谱数据，空间分辨率最高可达10米，重访周期为5天，且数据免费开放获取，为冬小麦遥感识别提供了丰富的数据源[2]。
利用Sentinel-2A影像数据可以有效提取冬小麦种植区域，监测其生长状况，为农业生产管理提供科学依据。
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