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基于多源异构遥感数据的橡胶信息提取研究的开题报告
一、研究背景和意义
作为全球最大的天然橡胶生产国，我国橡胶种植区域广泛，但是生长情况和产量差异较大，管理和监测成为难点问题。遥感技术可以实现对大面积植被的自动化监测与识别，具有非常广泛的应用前景。以往的橡胶遥感研究主要关注橡胶园面积、分布等宏观指标，对橡胶园精细化管理尚有待提高。此外，多种橡胶资源的识别和提取也是关键问题。
此外，当前遥感领域形成了多源遥感数据融合的研究趋势，通过融合高分辨率卫星影像、中分辨率高时间频次数据和低分辨率光学和雷达遥感数据，在橡胶信息提取上也能取得更为准确的结果。因此，基于多源异构遥感数据的橡胶信息提取研究具有很高的现实意义和研究前景。
二、研究内容
1、多源遥感数据的获取和预处理
使用高分辨率卫星影像、中分辨率高频数据和光学、雷达低分辨率遥感数据，获得橡胶种植区域多源异构遥感数据，并对其进行预处理。
2、橡胶信息识别
使用光学遥感数据和多时相高分辨率影像，结合基于机器学习算法的遥感影像分类，对橡胶种植园进行精细化快速识别。
3、橡胶生长状况监测
通过多时相遥感数据（如高频合成孔径雷达数据），结合相关参数模型，提取橡胶生长相关指数和信息，进一步实现橡胶园的生长状况监测。
三、研究方法
1、多源遥感数据预处理方法：包括辐射校正、几何校正、大气校正、扰动校正等。
2、橡胶信息识别方法：基于机器学习算法的遥感影像分类方法，如支持向量机、卷积神经网络等。
3、橡胶生长状况监测方法：将多时相遥感影像信息结合植被指数、土壤含水量等参数模型，提取橡胶生长相关指数和信息。
四、预期成果
1、建立橡胶种植区域多源异构遥感数据的获取和预处理方法。
2、建立橡胶种植园精细化快速识别方法。
3、建立橡胶园生长状况监测方法。
4、形成橡胶种植区域信息提取的技术框架和实现路径。
五、研究方案
本研究将第一年主要集中于学习前期所需的技能和知识，包括遥感数据的基础知识、遥感图像处理方法等。在理论知识学习的基础上，进一步学习机器学习算法和相关的编程技术。
第二年将采集橡胶种植区域的遥感数据，建立多源遥感数据的获取和预处理方法。对预处理后的遥感数据，进一步进行分类和橡胶信息识别。
第三年针对橡胶生长状况监测，使用多时相遥感数据和相关指数参数模型，提取橡胶生长相关指数和信息，建立生长状况监测模型。
六、研究团队
指导教师：XXX
参与研究人员：XXX、XXX、XXX、XXX
七、参考文献
1.李亚妮,周寿齐,阎长林,等.遥感资料在橡胶种植区域调查中的应用[J].中国橡胶业,2011(9):25-28.
2.邓广忠,方明祥,王占勇,等.基于多源遥感数据融合的城市植被覆盖提取与分类方法[J].测绘科学,2017,42(5):106-111.
3.胡世江,张娟,刘海丰,等.基于MODIS-NDVI和多时相高分辨率卫星遥感数据的水稻遥感监测方法研究[J].农业机械学报,2019,50(1):200-206.