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基于GF-1WFV时间序列的荒漠草原猪毛蒿群落提取及时空特征研究的开题报告
一、选题背景
荒漠草原是我国北方的重要生态类型之一，其特点是干旱少雨、植被稀疏、物种多样性低。其中猪毛蒿是荒漠草原的主要植物物种之一，具有较强的抗旱、抗寒和适应贫瘠土壤的能力。猪毛蒿群落生长状况对荒漠化防治和生态环境维护具有重要意义。
目前，遥感技术能够在大范围、连续和高精度的检测猪毛蒿群落的分布和变化，因此成为了研究荒漠草原植被时空变化的重要的手段。但是，由于荒漠草原地区的复杂地形和植被覆盖度较低等因素，传统的遥感监测方法存在一些局限性，因此需要开发新的方法来提高猪毛蒿群落提取的精度和准确性。
GF-1是一颗新一代的合成孔径雷达卫星，其搭载了高分辨率全极化多角度成像仪（WFV）。WFV可以获取多光谱、全极化和多角度的遥感影像，具有高空间分辨率和高重访周期等优点。基于GF-1WFV影像的猪毛蒿群落提取和时空特征分析，对于荒漠草原的生态监测和管理具有重要意义。
二、研究内容和意义
本研究将基于GF-1WFV影像序列，利用支持向量机等机器学习算法，提取荒漠草原猪毛蒿群落的分布和面积。具体内容包括以下几点：
1.对GF-1WFV影像序列进行筛选和预处理，包括大气校正、几何校正、同化等步骤，保证影像质量和一致性。
2.采用支持向量机等机器学习算法，结合像元反射率、全极化和多角度等特征，实现猪毛蒿群落和其他地物类别的自动提取。
3.对提取结果进行精度评价和空间分析，探究猪毛蒿群落的分布、面积、演变趋势等。同时，结合地形、气候、土壤等因素，分析其对生态环境的响应和影响。
本研究的成果将为荒漠草原的生态监测和管理提供科学数据支持，具有重要的现实意义和社会价值。
三、研究方法和技术路线
1.研究方法
本研究将采用支持向量机（SVM）作为分类算法，选取典型的全极化H/alpha/Anisotropy/SOPI特征进行猪毛蒿群落提取，同时结合多角度信息进行精度优化。
2.技术路线
预处理→特征选取和训练→分类器建立与优化→精度评价和分析
四、预期结果
本研究预期取得以下成果：
1.基于GF-1WFV时间序列的荒漠草原猪毛蒿群落分布和面积提取，实现了高精度和自动化的分类，为荒漠草原生态环境监测提供了有效的手段。
2.采用支持向量机和多特征结合的方法，提高了分类精度和泛化能力，为其他遥感分类和地物提取问题提供了借鉴。
3.基于提取结果，分析了猪毛蒿群落的分布和演变趋势，揭示了其响应荒漠化、气候变化等因素的机制和规律，为荒漠草原生态系统的保护和恢复提供了参考。
五、进度计划
1.第1-2个月：调研和文献阅读，了解GF-1WFV遥感影像的特点和应用；熟练掌握支持向量机和多特征分类算法的原理和方法；确定猪毛蒿群落提取的技术路线和方法。
2.第3-4个月：对GF-1WFV时间序列的遥感影像进行预处理，包括大气校正、几何校正、同化等步骤；提取典型的全极化H/alpha/Anisotropy/SOPI特征，准备分类模型和训练数据。
3.第5-6个月：建立支持向量机分类器，并结合多角度信息进行分类优化；进行猪毛蒿群落面积的提取，并进行精度评价。
4.第7-8个月：对提取结果进行空间分析，探究猪毛蒿群落的分布、面积、演变趋势等；结合地形、气候、土壤等因素，分析其对生态环境的响应和影响。
5.第9-10个月：对研究成果进行总结和整理，编写论文，申请发表，并进行学术交流。
六、参考文献
丁政，鲁崇华，李喜，等.基于高分辨率遥感数据的荒漠草原草地覆盖度提取[J].草业学报，2019，28（4）：94-102.
蒋勇，杨传堂，贺圣诚，等.基于高分辨率遥感影像的北方荒漠植被提取研究[J].荒漠与绿洲生态，2018，42（2）：41-49.
陈兴强，陈新，高志陇，等.基于GF-1卫星影像的荒漠草原覆盖度提取[J].国土资源遥感，2018（2）：1-6.