基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测研究的任务书.docx

基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测研究的任务书
一、任务概述
随着我国生物量遥感技术的不断发展，利用遥感数据估算森林地上生物量已经成为森林资源管理和监测的重要方法。但是，由于遥感数据的复杂性、遥感植被指标的多样性和大气干扰等因素的影响，在实际应用中仍然存在一定的误差和不确定性。因此，如何提高遥感数据的精度和可靠性，成为当前的研究热点和难点问题。
本次课题旨在基于改进Boruta算法，对森林地上生物量遥感估测进行研究，探讨如何更加精确地估算森林地上生物量。具体研究内容包括：提取遥感植被指标参数，并选择合适的评估指标和特征选择算法，探索基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测模型，并通过实验数据对模型进行验证和优化。
二、研究目标
1.提取合适的遥感植被指标参数，有效避免大气干扰和遥感指标的多样性对森林地上生物量估测的干扰。
2.探索基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测模型，在提高精度和可靠性的同时，提高模型的实用性和适应性。
3.针对不同类型的森林生态系统，构建相应的遥感估测模型，并通过实验数据进行验证和优化。
三、研究内容和方法
1.遥感植被指标参数提取
利用多光谱遥感数据提取NDVI、EVI、EVI2等具有代表性的遥感植被指标参数，并采用综合模型对遥感数据进行预处理和去除大气干扰。
2.特征选择算法
评估不同特征选择算法的优劣，选择适合于森林地上生物量估测的特征选择算法，从而减小模型的维度和相互依赖性，提高模型的可解释性和预测精度。
3.基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测模型
对比传统的随机森林算法和改进Boruta算法，探究优化后的基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测模型在精度和效率等方面的表现及优劣。
4.实验数据的处理和模型的验证
采集不同地域、不同时间和不同类型的森林生态系统遥感图像数据，通过实验数据对模型进行验证和优化，并提出改进的方法和思路，从而更加有效地提高森林地上生物量遥感估测模型的精度和效率。
四、预期成果及评估指标
预期成果：
1.提出一种改进的Boruta算法，能够更加有效地筛选出遥感数据中相关性强的评估指标。
2.提出一种基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测模型，能够更加精确地估算森林地上生物量。
3.针对不同类型的森林生态系统，建立相应的遥感估测模型，并通过实验数据进行验证和优化。
评估指标：
1.模型的预测精度和误差分析。
2.不同特征选择算法的效果对比。
3.不同类型遥感数据日期和分辨率对模型的影响。
五、进度安排及预期效果
预期进度安排：
第1-3个月：文献调研，掌握常用遥感植被指标参数提取方法，熟悉特征选择算法的基本原理和流程。
第4-6个月：分析遥感数据的特点，利用Python语言提取植被指标参数，并进行预处理和去除大气干扰。
第7-9个月：评估不同特征选择算法的优劣，选择适合于森林地上生物量估测的特征选择算法，并进行特征选择和模型训练。
第10-12个月：对比传统的随机森林算法和改进Boruta算法，进行基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测模型建模，并对模型进行评估和优化。
预期效果：
1.掌握遥感植被指标参数提取和特征选择算法的基本原理和流程，了解森林地上生物量遥感估测的现状和发展趋势。
2.建立基于改进Boruta算法的森林地上生物量遥感估测模型，能够更加精确地估算森林地上生物量。
3.对不同类型的森林生态系统建立相应的遥感估测模型，并通过实验数据进行验证和优化，从而提高模型的实用性和适应性。