基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究的开题报告.docx

基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究的开题报告
开题报告
一、研究背景和意义
森林作为地球上自然界最重要的生态系统之一，不仅对维持地球物质循环和气候稳定具有重要作用，同时也承载了着人类对于自给自足和自然资源利用发展的基本要求。近年来，随着人口的增长和经济的发展，全球森林资源面临的日益严重的森林退化和资源减少问题，同时大量森林砍伐以及人为破坏也使得全球森林面积日益减少，导致大范围的生态系统失衡。因此，掌握森林的结构、分布和生态特性，对于制定和实施可行的森林保护和管理措施具有重要作用。
目前，森林资源的监测手段主要包括地面调查和遥感技术等方法。然而，传统的地面调查方法需要大量的时间和人力成本，且难以获取全球范围内的大量森林样本数据，同时由于地形、人为干扰等因素的限制，其采集的数据存在着不确定性和局限性。而遥感技术结合LiDAR和高光谱技术对于森林参数的反演研究有着很高的效率和准确性。
二、研究内容和方法
本研究主要基于机载LiDAR和高光谱技术，采用森林构架模型(Foreststructuremodel,FSM)和随机森林回归算法(Randomforestregression,RFR)，建立起森林树冠高度、生物量和生产力等参数反演模型。具体研究内容包括：
1.对激光雷达与高光谱数据联合使用的基本原理和技术进行研究和探讨，制定出森林参数反演的新方法。
2.基于慕尼黑机载LiDAR数据和印度雷达卫星(RESOURCESAT-2)高光谱数据，开展数据预处理、特征提取和特征选择等过程，建立起森林树冠高度、树冠生物量和净初级生产力等参数的反演模型。
3.通过建立RFR(随机森林回归)算法，实现森林参数反演研究和模型性能评价，探究不同算法和参数设置对于模型性能的影响。
三、预期结果和创新点
本研究的预期结果包括：
1.建立基于机载LiDAR和高光谱数据融合的森林树冠高度、生物量和生产力等多个参数的反演模型。
2.通过对RFR算法的不断优化和模型性能的评价，实现对遥感数据处理和模型反演方法的改进和探索。
3.对于森林生态反演模型的建立和模型性能评价等研究结果，将对于相关领域的工程技术和学术研究具有一定的参考价值和实际意义。
本研究具有以下创新点：
1.本研究将机载LiDAR和高光谱数据相结合的技术手段引入到森林参数反演研究中，探究了新的遥感数据融合和处理方法。
2.通过对FSM和RFR算法的不断改进和优化，本研究实现了森林生态反演模型的建立，提高了森林资源监测的准确性和效率，具有一定的理论和应用价值。
三、论文框架与进度安排
本论文拟从以下几个部分论述：
第一章：引言。包括研究背景、意义和目的；同时简要介绍国内外在森林生态反演模型研究方面最新的成果。
第二章：基础理论。介绍机载LiDAR和高光谱技术的基本原理和森林参数反演的方法。
第三章：数据处理与特征提取。对慕尼黑机载LiDAR数据和RESOURCESAT-2高光谱数据进行数据预处理和特征提取等相关过程。
第四章：森林树冠高度反演模型的建立。基于FSM和RFR算法，建立森林树冠高度反演模型，并进行模型性能的评价和分析。
第五章：森林树冠生物量反演模型的建立。基于FSM和RFR算法，建立森林树冠生物量反演模型，并进行模型性能的评价和分析。
第六章：森林净初级生产力反演模型的建立。基于FSM和RFR算法，建立森林净初级生产力反演模型，并进行模型性能的评价和分析。
第七章：结论与展望。总结本文研究成果，并对未来的研究进行展望。
预计完成时间：2023年6月。