基于主被动遥感数据的森林生物量反演方法研究开题报告

 2021-08-08 12:08

1. 研究目的与意义

森林是与人类生活息息相关的重要资源,对于生态环境的保持也有着重要的意义。森林生物量是衡量森林生态系统生产力的一个重要指标,体现了森林生态系统对于能量的获取能力,对于森林乃至全球气候变化的研究具有十分重要的意义。所以,森林生物量的变化一直以来都是重要的研究对象,如何能够更加准确高效的监测森林生物量的变化显得尤为关键。传统的森林生物量统计以实测数据为基础,需要进行大量的实地调查来获取且受人为影响较大,无法从宏观上把握森林资源的生长和分布规律。传统的统计方法工作量繁重的同时会增加大量的人工成本、周期长也会使监测结果因时效性而出现误差,另外在监测大面积林分生物量时,待测林分每木检尺数据往往难以获得。因此,随着遥感技术的快速发展,多源的遥感数据被应用到森林资源的监测中,为大尺度森林生物量估算与长时间动态变化研究提供了一条快捷、经济、方便的途径。不同的遥感数据以及遥感数据的处理方法对于森林生物量反演的精度不同,本课题使用的是Landsat 8多光谱遥感数据和Sentinel-1合成孔径雷达数据,以此来对湖南郴州桂东县的森林生物量进行估测,建立郴州市桂东县的森林生物量空间分布图。

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2. 国内外研究现状分析

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3. 研究的基本内容与计划

一、研究内容

以湖南省重点林区郴州市桂东县为研究对象,以2015年欧空局哨兵1号((Sentinel-1)、Landsat 8 OIL、地面调查数据为主要信息源,在遥感图像预处理基础上,分别主动式C波段后向散射系数、被动式Landsat 8植被指数、主动式与被动式相结合的方式,建立森林生物量最佳遥感参数反演模型,从而为哨兵1号卫星在区域森林生物量估测中的应用提供科学参考。

二、研究计划

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4. 研究创新点

论文使用的是Landsat 8多光谱遥感数据和Sentinel-1合成孔径雷达数据。Sentinel-1卫星数据后向散射系数与NDVI指数的相关系数高于Radarsat-1、ERS雷达卫星数据,这说明着Sentinel-1雷达数据更适于生物量相关方面的研究。

哨兵一号数据是目前现势性较好的SAR数据,可以使生物量的统计更加精确。在前人的基础上,结合Sentinel-1合成孔径雷达数据的特性,研究更适合生物量统计的方法。

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