基于S-G滤波的LAI数据重建研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

叶面积指数（leafareaindex,lai）是表征植被冠层结构和功能的重要参数，它定义为单位地表面积上绿叶总面积的一半。

lai直接影响着植物的光合作用、呼吸作用、蒸腾作用等生理生态过程，并在陆地生态系统碳循环、水循环和能量平衡中起着至关重要的作用。

准确获取lai数据对于农业生产管理、森林资源监测、生态系统模拟以及气候变化研究等方面都具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

叶面积指数（lai）作为植被冠层结构的关键参数，其监测和估算一直是生态遥感研究的热点。

近年来，随着遥感技术的快速发展以及对lai数据需求的不断增加，国内外学者在lai数据重建方面开展了大量研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.lai数据及预处理：收集研究区长时间序列lai数据，并进行数据预处理，包括数据格式转换、异常值剔除、数据插补等。

2.s-g滤波算法实现：利用s-g滤波算法对预处理后的lai数据进行重建，并分析不同滤波窗口大小和阶数对重建结果的影响，确定最佳参数组合。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.数据收集与预处理：收集研究区长时间序列遥感影像数据、地面实测lai数据以及相关气象数据。

对遥感影像数据进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理，并利用地面实测lai数据对遥感lai产品进行验证和校正。

2.s-g滤波算法构建：基于s-g滤波算法的基本原理，构建适用于lai数据重建的模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于s-g滤波的lai数据重建方法，为lai数据的重建提供了一种新的思路和方法。

2.结合研究区的实际情况，对s-g滤波算法进行了改进和优化，提高了算法的精度和效率。

3.对重建的lai数据进行了时空变化分析，揭示了研究区lai的变化规律，为该地区的生态环境保护和农业生产管理提供了科学依据。

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]陈云浩,宁晓岚,李静.基于savitzky-golay滤波的modis evi时间序列重构[j].遥感技术与应用,2018,33(05):942-951.

[2]刘艳霞,赵文吉,刘正军,王亚琴.基于savitzky-golay滤波的植被物候提取方法[j].测绘科学,2017,42(11):123-128 147.

[3]张霞,吴炳方,闫伯宇,王树果,颜宏.基于savitzky-golay滤波的modis lst产品时间序列重建[j].遥感学报,2016,20(06):1211-1221.