基于极化雷达PAlSAR 的风景林生物参数反演方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

风景林作为森林资源的重要组成部分，兼具生态效益、社会效益和经济效益。

对其生物参数进行精确反演，对于风景林的科学经营管理、资源监测评估以及生态系统服务功能评价等方面具有重要意义。

近年来，随着遥感技术的快速发展，极化合成孔径雷达（polarimetricsyntheticapertureradar，polsar）以其全天时、全天候的观测能力以及对植被结构和介电特性敏感的特点，为风景林生物参数反演提供了新的技术手段。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者针对森林生物参数反演开展了大量研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者在利用极化雷达数据进行森林生物参数反演方面做了大量工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究拟采用alospalsar数据，结合地面实测数据，开展风景林生物参数反演方法研究。

主要内容包括以下几个方面：
1.开展palsar数据预处理:对palsar原始数据进行辐射校正、几何校正、滤波处理等，消除数据误差，提高数据质量。

2.分析风景林极化散射特征:利用极化散射矩阵、极化特征参数等，分析不同类型风景林的极化散射特征差异。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.搜集和整理资料:收集国内外相关文献、alospalsar数据以及研究区地面实测数据，进行整理和分析，为后续研究奠定基础。

2.数据预处理:对palsar数据进行辐射校正、几何校正、滤波处理等，消除数据误差，提高数据质量。

同时，对地面实测数据进行整理、统计分析和质量控制。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对风景林开展研究:区别于以往针对一般森林的研究，本研究将重点关注风景林这一特殊森林类型，分析其极化散射特征，并构建针对性的反演模型。

2.结合多种反演方法:综合利用物理模型、经验模型和机器学习等方法，构建多源数据融合的风景林生物参数反演模型，以提高反演精度和可靠性。

3.注重模型适用性分析:本研究将对不同模型的适用性和局限性进行深入分析，为风景林参数反演模型的选择和优化提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 李印博,郭华东,邵晓梅,等.基于alos palsar数据的森林地上生物量反演研究[j].遥感技术与应用,2018,33(03):581-589.

[2] 孙家炳,廖静娟,毛学刚,等.基于多源sar数据的森林生物量反演研究进展[j].遥感学报,2020,24(03):463-480.

[3] 张晓,杜华强,刘世梁,等.基于sentinel-1数据的森林地上生物量反演——以根河地区为例[j].林业科学,2019,55(10):119-128.