Hyperion EO1森林郁闭度反演研究的中期报告.docx

HyperionEO1森林郁闭度反演研究的中期报告
一、研究背景
森林郁闭度作为森林地覆盖的重要指标，对于森林生物量、生产力、生态功能等具有重要的指示作用。因此，对于获取森林郁闭度数据的需求日益增加，同时遥感数据的高时空分辨率、广覆盖性、可重复性等特点使其成为获取森林郁闭度数据的重要手段之一。近年来，基于遥感数据的森林郁闭度反演方法也逐步得到广泛应用。
二、研究目的
本研究基于HyperionEO1卫星数据，旨在探究适用于我国近红外波段的森林郁闭度反演模型，并对模型进行验证和优化。
三、研究方法
本研究基于HyperionEO1卫星数据，采用基于反射率比值的线性模型反演森林郁闭度。具体步骤如下：
1.数据预处理：对原始数据进行大气校正、辐亮度转换、几何校正和影像拼接等操作。
2.数据特征提取：对预处理后的数据进行特征提取，包括通过PCA方法进行降维处理、通过NDVI计算获取植被指数等。
3.郁闭度反演模型的建立：利用训练样本的数据，通过线性回归等方法建立森林郁闭度反演模型。
4.模型验证和优化：通过样本数据和实测数据对模型进行验证和优化。
四、研究进展
1.数据预处理：对原始数据进行了大气校正、辐亮度转换、几何校正和影像拼接等预处理。
2.数据特征提取：初步采用PCA方法进行了降维处理，并通过NDVI计算获取了植被指数。
3.郁闭度反演模型的建立：通过利用样本数据，初步建立了适用于HyperionEO1卫星数据的森林郁闭度反演模型。
4.模型验证和优化：正在进行对模型的验证和优化工作，以提高模型的精度和稳定性。
五、研究成果及展望
本研究将通过HyperionEO1卫星数据对我国部分地区的森林郁闭度进行反演，并将得到的结果与实测数据进行比对，以验证所建模型的可靠性。同时，对建模过程进行优化，提高模型的精度和稳定性，并进一步探讨不同影响因素对森林郁闭度反演的影响，为森林生态系统研究提供参考。