基于SAR影像反演山区森林郁闭度的方法研究的任务书.docx

基于SAR影像反演山区森林郁闭度的方法研究的任务书
一、研究背景
森林是地球生态系统中最重要、最复杂的组成部分之一，它能够吸收大量二氧化碳、释放氧气以及维持全球水循环系统等重要功能。然而，随着人类活动的不断增加，森林覆盖面积和质量受到了越来越大的影响，进而对生态系统造成了严重影响。因此，对森林资源的精准监测与管理成为了一项迫切需要开展的工作。
在森林资源监测中，树木郁闭度是一项非常重要的参数。它是指呈某一面积而言，树冠层之间互相距离较近的地方的树冠面积所占该面积总面积的百分比，反映了森林的生长状态和质量。常规的森林郁闭度测量方法包括样地测定法、玻璃栅格法和数字相机法等。然而，由于山区地形起伏较大、密布植被阻碍物掩盖等原因，传统森林郁闭度测量方法难以在这些地区实施。而合成孔径雷达（SAR）的遥感技术则具有无视天气、自然光源、对地形不敏感等优点，可以在山区应用于森林资源调查。
二、研究内容
本课题将以SAR影像为主要数据来源，研究基于SAR影像反演山区森林郁闭度的方法。具体研究内容如下：
1.收集和预处理SAR数据
本研究将使用以C波段为主的Sentinel-1A/BSAR数据。在数据处理方面，将进行大气校正、几何校正和辐射校正等预处理工作，以保证后续分析的准确性。
2.提取森林郁闭度信息
针对SAR影像提取森林郁闭度信息的方法，主要采用基于脊线滤波和极化散射分解的方法。在利用脊线滤波进行边缘提取的基础上，通过极化散射分解得到森林下层反射率和树冠散射机制等参数，再根据森林郁闭度的定义公式计算出森林郁闭度。
3.对比分析反演结果
在提取森林郁闭度信息后，将对比分析SAR反演结果与样地测定法和数字相机法等传统测量方法的结果，探究SAR技术在森林郁闭度反演中的局限性和优势。
三、研究意义
本研究的完成对于深入探究SAR影像在森林郁闭度反演中的应用优势和局限性，以及提高对森林资源的监测与管理水平都具有重要意义。具体体现在以下几个方面：
1.对山区森林资源情况进行精准监测和评估，为相关决策提供有效的数据支撑。
2.提高山区森林资源调查的效率和精度，减少测量成本和人力物力投入。
3.推动遥感技术在森林资源监测中的应用和发展。
四、研究方法
本研究将采用定量研究方法，具体分为以下几个步骤：
1.数据收集：通过获取Sentinel-1A/BSAR数据，并进行数据预处理。
2.算法设计：通过对SAR影像根据森林郁闭度定义公式反演森林郁闭度信息，并制定特定的算法。
3.计算和结果分析：利用提出的算法计算得出各个样区的森林郁闭度值，并与传统测量方法进行比对分析。
4.结果验证：通过实地调查和对比分析，验证本研究提出的方法在森林郁闭度反演中的适用性。
五、预期成果
本研究预期取得以下几个成果：
1.研究山区森林郁闭度的特点和影响因素。
2.发展出基于SAR影像反演森林郁闭度的算法，并验证其可靠性。
3.计算得出研究区域的森林郁闭度情况，并与传统测量方法进行对比分析。
4.模拟出不同影响因素对森林郁闭度的影响计算模型，以优化森林资源的调查与管理。
六、研究进度安排
本研究计划为期一年，根据研究步骤，进度安排如下：
1.第一季度：系统学习国内外相关研究和技术，收集和预处理SAR数据，研究几何和辐射校正方法。
2.第二季度：提出基于SAR影像反演森林郁闭度的算法，通过数据处理和运算计算反演信息。
3.第三季度：根据反演信息制作反演图像，利用数据分析工具对森林郁闭度数据进行分析和统计，制作报告，准备论文初稿。
4.第四季度：进行对比分析，调整算法，撰写论文，并进行结果验证和整理。
七、研究经费
本研究所需经费约10万元，主要用于购买SAR数据、计算机器等设备费和研究人员差旅费等。