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基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测研究的开题报告
一、研究背景和意义
森林生态系统是地球上最重要的生态系统之一，对全球碳循环、水循环、氮循环等过程，以及维持地球生态平衡都有着极为重要的作用。因此，正确估算森林生物量对于认识全球变化、制定应对措施具有重要意义。遥感技术在森林生物量估算中应用十分广泛，通过对遥感影像数据的处理和分析，可以快速准确地获取大面积的森林生物量。
目前，森林生物量遥感估算主要采用的是植被指数与森林生物量之间的拟合模型方法。然而，该方法存在很多弊端，例如：对遥感数据的空间混杂效应敏感，易受地形、土壤等环境因素的干扰，容易产生偏差等问题。为解决以上问题，国内外学者提出了多种方法，如热红外辐射遥感、高光谱遥感、激光雷达遥感等。其中，基于机器学习的方法得到了广泛的应用。Machinelearning具有结构简单、计算效率高、模型解释性强等优点，因此被广泛运用于森林生物量遥感估算中。
然而，当前机器学习方法也存在一些问题。例如，过度拟合和特征遗漏等问题，会导致模型的鲁棒性和准确性下降。因此，如何精准地找到与森林生物量相关的特征，以及如何解决特征选择方法的局限性成为当前遥感估算研究的一个热点问题。为此，本研究将借助Boruta算法解决特征选择方法局限性的问题。
二、研究内容
本研究将针对遥感影像估算森林生物量问题，以改进Boruta算法为重点，利用Landsat8OLI遥感影像，结合地面测量数据，对厦门市某一森林地生物量进行遥感估测，具体内容包括：
1.构建随机森林回归模型
首先，本研究将对Landsat8OLI遥感影像和地面测量数据进行处理和分析，去除不必要的干扰因素，构建随机森林回归模型。随机森林是一种集成学习方法，能够弥补单个决策树的不足，并减少过拟合的风险。构建好随机森林回归模型后，可利用该模型对森林地生物量进行估测。
2.Boruta算法进行特征选择
针对上述方法的问题，本研究将结合Boruta算法来解决特征选择问题。Boruta算法是由Kursa等人提出的一种基于随机森林的特征选择算法，能够有效获取真正重要的特征变量，提高模型的解释性和预测准确性。由于Boruta算法使用了随机性选择变量，因此适用于解决特征选择方法局限性的问题。在本研究中，将用Boruta算法筛选出影响森林生物量的重要特征变量，再重新构建随机森林回归模型，进一步提高森林生物量的预测精度。
三、研究意义
该研究旨在探索一种更为准确、可靠的森林生物量遥感估算方法，可以有效改善当前遥感估算方法的不足之处，提高森林生物量估算的精确性和可靠性。同时也具有一定的理论价值和应用前景。
1.改进Boruta算法对随机森林模型的优化，可有效提高森林生物量预测的准确性和可靠性。
2.可对森林生物量遥感估算的算法进行优化，提高其在大区域范围内的估算效果。
3.工业化应用：对林业、环保和国土资源等部门提供实际的数据支持，为保护森林资源提供理论和技术支持。
四、研究方案和技术路线
1.数据采集与预处理
利用Landsat8OLI遥感影像和地面测量数据，对森林地上生物量进行遥感估测。首先，收集和整理遥感影像数据和地面测量数据，对数据进行预处理和校正，去除不必要的影响因素，保证数据的准确性和可靠性。
2.构建随机森林回归模型
利用收集的遥感影像数据和地面测量数据，运用随机森林回归模型进行森林生物量估测。该模型能够考虑多个因素的综合影响，减少数据的空间自相关性，提高预测准确率。
3.改进Boruta算法和特征选择
对遥感影像中的生态环境、地形和气象等多个因素进行归一化处理和标准化处理，再基于改进的Boruta算法进行特征重要性排序和选择。通过实验对不同维度的特征进一步进行筛选和评估，确保所选特征变量的可靠性和重要性。
4.森林生物量估测和模型验证
基于优化的模型和特征变量，对厦门市某一森林地生物量进行遥感估计。在模型验证中，本研究将以均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和相关系数（r）为指标，对优化后的模型进行评估和检验。
五、预期结果
1.构建基于随机森林的森林生物量估测模型，提高模型预测准确性和可靠性。
2.利用改进Boruta算法进行特征选择，提高遥感影像特征变量的可靠性和重要性，提高遥感估测效果。
3.验证该方法在森林生物量遥感估算中的实用性、可靠性，为相关领域提供理论研究和实践指导。