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森林生物量遥感估测模型构建中的特征选择方法对比研究的开题报告
一、选题背景
森林生物量是森林生态系统的重要参数，对于了解森林碳循环、森林生态系统功能、森林管理等方面有着重要意义。传统的森林生物量估算方法涉及到森林蓄积量、森林年龄、树种组成、场地土壤等因素，具有收集资料麻烦、费时费力等缺点。而利用遥感手段借助地面数据估算森林生物量具有非常大的优势。当前，遥感估算已成为森林生态学、气候变化等研究领域中的重要工具。因此，森林生物量遥感估测模型的研究具有非常重要的意义。
在森林生物量遥感估测模型的构建过程中，特征选择是必不可少的一部分。特征选择用于选出在众多的特征中最具有代表性和重要性的特征，能够在避免降低模型准确性的同时提高模型的泛化能力。目前，特征选择方法众多，包括了过滤法、包裹法和嵌入法等。
因此，本文重点针对森林生物量遥感估测模型构建中的特征选择方法进行对比研究，以期进一步提升特征选择在遥感估测模型中的应用效果。
二、研究目的与内容
本文主要研究森林生物量遥感估测模型构建中的特征选择方法，重点对比过滤法、包裹法和嵌入法三种方法在选择特征时的优缺点，以及它们在森林生物量遥感估测模型中的表现。同时，本文还将研究特征子集的大小以及特征对模型的影响。
具体研究内容如下：
1.介绍森林生物量遥感估测的研究现状及意义。
2.探讨特征选择在森林生物量遥感估测模型中的作用。
3.分析过滤法、包裹法和嵌入法三种方法在特征选择中的原理、优缺点及适用场景。
4.在森林生物量遥感估测中选用三种方法对比实验，并分析结果。同时，考虑特征子集的大小以及特征对模型的影响。
5.结合实验结果讨论各种特征选择方法的优缺点，并探究如何更好地应用于森林生物量遥感估测模型的构建中。
三、研究方法
本研究主要采用实验研究法，具体实验流程如下：
1.数据获取：选取山西某个县级行政区域的森林生物量相关数据，包括遥感影像、地面采样数据、场地土壤数据等。
2.特征提取与预处理：对数据进行预处理，生成特征集。预处理方法包括辐射校正、大气校正等。
3.特征选择方法对比实验：选用过滤法、包裹法和嵌入法三种方法进行实验，并记录实验结果。
4.分析实验结果：回归分析选出最优的特征集，并分析各种方法在实验中的优缺点。
四、预期结果
本研究主要预期结果如下：
1.对森林生物量遥感估测模型构建中的特征选择方法进行对比研究，以期得出最优的特征选择组合。
2.建立森林生物量遥感估测模型，并进行泛化测试，评估模型的准确性和稳定性。
3.提高特征选择方法在遥感估测模型中的应用效果，并为森林管理、生态环境保护等领域提供科学数据支持。
五、论文结构与进度安排
本文预计分为以下几个部分，共计约8000字：
第一章：绪论
1.1研究背景及意义
1.2国内外研究现状
1.3研究目的与内容
第二章：特征选择原理与方法
2.1特征选择原理
2.2过滤法
2.3包裹法
2.4嵌入法
第三章：森林生物量遥感估测模型构建
3.1特征提取与预处理
3.2模型构建和优化
3.3模型测试和评估
第四章：实验与分析
4.1数据说明与处理
4.2特征选择方法对比实验
4.3分析实验结果
第五章：结论与展望
5.1结论
5.2研究不足及展望
进度安排：
第一周：完成文献综述、写作计划和选题报告
第二周：完成研究方法、实验数据收集和分析方法的制定
第三周至第六周：进行实验对比分析，撰写论文并完成初稿
第七周至第八周：对初稿进行修改和完善
第九周至第十周：进行论文的排版和定稿
六、参考文献
1.JiaB,TianY,HuangC,etal.Comparisonofthreefeatureselectionmethodsbasedonimageclassification.JournalofGeomaticsScienceandTechnology,2017,36(3):266-274.
2.SunQ,LiL.Featureselectionalgorithmbasedonroughsetandantcolonyoptimization.InternationalJournalofComputersCommunications&Control,2018,13(1):59-75.
3.WangY,LiuQ,ZhangC.Afeatureselectionmethodforhyperspectralimageclassification.In:2015InternationalConferenceonInformationandCommunicationTechnology,2015:407-411.