遥感模型结合神经网络的高时空分辨率蒸散发估算研究的开题报告.docx

遥感模型结合神经网络的高时空分辨率蒸散发估算研究的开题报告
题目：遥感模型结合神经网络的高时空分辨率蒸散发估算研究
一、研究背景
蒸散发是农业、生态和环境管理等领域的关键气候变量之一，对于生态系统健康和水资源的管理至关重要。传统的测量蒸散发的方法是通过气象站、航空遥感和地面观测等方式，然而这些方法无法提供高时空分辨率的蒸散发估算。
随着遥感技术和地球观测的快速发展，高分辨率遥感图像成为了获取蒸散发数据的新途径。因此，如何利用遥感技术获得高时空分辨率的蒸散发估算的研究变得重要。
近年来，基于神经网络的遥感模型在多个领域进行了应用，取得了一定的成功。具有其对于非线性数据处理的能力和应用范围的广泛性。因此，本研究旨在将遥感模型的特点和基于神经网络的方法相结合，进行高时空分辨率的蒸散发估算研究。
二、研究目的和意义
本研究旨在将遥感技术和基于神经网络的方法相结合，建立高时空分辨率的蒸散发遥感模型。通过应用模型对区域蒸散发进行估算，提高了对区域水资源的利用效率，为生态环境保护和水资源管理提供有力的支持。
三、研究内容和方法
1.采集高分辨率遥感图像数据和气象数据，提取出区域的植被指数、土地利用类型、高程数据和气象因素等特征。
2.利用卷积神经网络（CNN）进行遥感图像的特征提取和降维处理，得到高维特征量。
3.利用循环神经网络（RNN）对时间序列数据实现学习处理与特征提取，从而得到时空特征量。
4.合并CNN和RNN学习出的特征量，并采用支持向量回归（SVR）模型进行蒸散发估算。
5.通过算法评测指标，对蒸散发估算模型进行评估和优化，检验模型的预测性能。
四、预期成果
1.建立一种基于遥感技术和神经网络的高时空分辨率蒸散发模型。
2.利用所建立的模型对中国西北地区进行蒸散发估算，得到区域蒸散发分布特征。
3.检验模型的预测性能，总结适用于蒸散发估算的遥感模型和算法，为蒸散发遥感监测提供理论和技术支持。
五、研究计划
1.第一年：收集遥感数据和气象数据，利用卷积神经网络进行特征提取和降维，建立基于遥感技术的蒸散发模型。
2.第二年：利用循环神经网络对时间序列数据进行学习处理和特征提取，对建立的模型进行时间序列优化。
3.第三年：将卷积神经网络和循环神经网络学习出的特征量进行融合，通过支持向量回归模型进行蒸散发估算，并评测预测性能。
4.第四年：总结适用于蒸散发估算的遥感模型和算法，并应用建立的模型对中国西北地区进行蒸散发估算。
六、研究难点
1.如何融合神经网络结构和遥感技术，建立高时空分辨率的蒸散发遥感模型。
2.如何优化模型在时间序列上的应用，提高预测精度及模型鲁棒性。
3.如何对模型的预测性能进行评估，并提高模型的预测精度和不确定度。
七、预期影响
本研究在实现高时空分辨率下的蒸散发估算方面的应用，对于提高水资源利用效率、促进协调发展和保护生态环境具有重要意义。同时，本研究方法和技术也可应用于其他相关领域的气候变量估算，具有广阔的应用前景。