基于全极化雷达目标特征分解的风景林生物量估测方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义生物量是衡量森林生态系统结构和功能的重要指标，对于评估森林碳储量、监测森林动态变化和制定可持续森林管理策略具有重要意义。

风景林作为一种兼具景观观赏和生态服务功能的森林资源，对其生物量进行精准估测，对于维护生态平衡、促进生态旅游发展具有重要价值。

传统的生物量估测方法主要依赖于地面调查，存在效率低下、成本高昂、对森林破坏性大等局限性。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述森林生物量估算是遥感领域的研究热点之一，国内外学者利用光学遥感、激光雷达和雷达遥感等技术进行了大量研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

我国学者在利用全极化雷达数据估测森林生物量方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.全极化雷达数据预处理:对获取的雷达数据进行辐射校正、几何校正、滤波去噪等预处理操作，以消除数据误差和噪声影响，提高数据质量。

2.全极化特征分解与分析:对预处理后的雷达数据进行pauli分解、cloude-pottier分解和yamaguchi分解，提取特征参数，并分析不同分解方法所提取特征参数的物理意义及其与风景林生物量的关系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据获取与预处理:获取研究区域的全极化雷达数据和地面实测生物量数据。

对雷达数据进行辐射校正、几何校正、滤波去噪等预处理操作，并进行数据格式转换和地理配准。

2.特征提取与分析:利用pauli分解、cloude-pottier分解和yamaguchi分解方法对预处理后的雷达数据进行特征分解，提取特征参数。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对风景林的特点，探索基于全极化雷达特征分解的生物量估测方法:现有研究大多针对一般森林类型，而风景林具有结构复杂、树种组成多样等特点，本研究将针对风景林的特点，探索基于全极化雷达特征分解的生物量估测方法，以提高估测精度。

2.比较分析不同特征分解方法对风景林生物量估测的影响:本研究将系统比较pauli分解、cloude-pottier分解和yamaguchi分解等常用特征分解方法对风景林生物量估测的影响，为选择最佳分解方法提供依据。

3.结合机器学习算法，构建高精度风景林生物量估测模型:本研究将结合机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，构建高精度风景林生物量估测模型，以提高模型的预测能力和泛化能力。

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]陈奕君,王成,郭华东,等.机载lidar数据与极化干涉sar数据协同反演森林地上生物量[j].遥感学报,2020,24(03):357-368.

[2]刘浩,王云鹏,张洪岩,等.基于随机森林回归的gaofen-3全极化sar数据森林地上生物量估测[j].西北林学院学报,2022,37(01):161-167.

[3]李春,宋开山,王晓印.基于sentinel-1数据的落叶松人工林地上生物量反演研究[j].森林工程,2021,37(01):57-63.