基于PROSAIL模型的植被光学属性敏感性分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

植被是地球生态系统的重要组成部分，对维持生态平衡、调节气候变化等方面发挥着至关重要的作用。

植被光学属性作为植被生理生化状态的敏感指示器，能够反映植被的生长状况、健康状况以及对环境变化的响应，因此一直是遥sensing领域和生态学领域的研究热点。

本研究旨在利用prosail模型对植被光学属性进行敏感性分析，探究不同植被类型、不同生长季以及不同环境条件下，植被光学属性对prosail模型参数变化的响应规律。

2. 本选题国内外研究状况综述

植被光学属性敏感性分析一直是遥感领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在利用prosail模型进行植被参数反演、模型优化和敏感性分析等方面做了大量工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以prosail模型为基础，以不同类型植被、不同生长阶段的冠层反射数据为驱动，结合敏感性分析方法，系统分析植被光学属性对prosail模型参数的敏感性，并探讨其内在机理。

1. 主要内容

1.基于prosail模型，模拟不同植被类型、不同生长季的冠层反射光谱数据，构建模拟数据集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：收集研究区不同植被类型、不同生长季的遥感影像数据以及地面实测数据。

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，提取植被冠层反射光谱信息。

2.prosail模型参数设置与敏感性分析：根据研究区植被类型和生长环境特征，设置prosail模型的输入参数，并利用latinhypercubesampling等方法生成参数样本集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将prosail模型与敏感性分析方法相结合，系统分析不同植被类型、不同生长季光学属性对prosail模型参数的敏感性差异，并探讨其内在机理，为提高植被参数反演精度提供理论依据。

2.结合地面实测数据和环境因子数据，分析敏感性参数的空间分布特征，揭示植被类型、生长季与敏感性之间的关系，并探讨影响植被光学属性敏感性的主要环境因子，以及参数间的相互作用机制。

3.基于研究结果，提出改进prosail模型参数反演精度的方法，为植被遥感监测、生态系统评估以及全球变化研究提供技术支持。

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] 刘佳,王锦地,梁顺林,等.基于prosail模型的水稻叶片叶绿素含量高光谱反演[j].农业工程学报,2019,35(10):158-166.

[2] 郭文静,吴文斌,姚霞,等.基于prosail模型的棉花冠层叶绿素含量反演[j].棉花学报,2020,32(01):73-82.

[3] 王凯,冯伟,牛铮,等.prosail模型关键参数对模拟冬小麦冠层反射率的影响[j].农业工程学报,2017,33(11):151-159.