精品文档---下载后可任意编辑中低分辨率遥感序列数据的生物物理参数重建和解混的开题报告一、讨论背景随着空间遥感技术的进展，遥感图像中猎取到的信息越来越多，进一步为地球科学的讨论提供了新的数据来源。其中，生物物理参数（如地表温度、植被指数等）是对地球表面生态系统动态特征的直接反映，被广泛应用于自然灾害预警、气候变化讨论、资源管理等领域。遥感空间分辨率高、覆盖范围广，具有进行全球或区域大范围的生物物理参数监测的优势。但是，遥感数据受云、雾、雪、水汽等大气因素，以及地表杂质、地形等因素的影响，遥感图像采集到的信息存在混淆，使得生物物理参数提取变得困难。中低分辨率遥感序列数据提供了连绵不断的时间序列观测数据，通过采集多个时期的遥感数据对生态系统动态变化进行掌握。但由于数据的空间分辨率相对较低，直接提取和解释遥感数据中所包含的生物物理参数信息具有困难性，数据的时间分辨率又会存在“季节死角”问题，“季节死角”即遥感数据在不同季节采集的场景下会存在某些生物物理参数信息缺失或偏差，如何有效确定时间序列中存在的“季节死角”并将其填补也是重要的讨论问题。二、讨论内容本讨论的目标是利用中低分辨率遥感序列数据，通过遥感定量反演方法提取遥感图像中包含的地表生物物理参数，并解决其缺失或偏差的问题。具体讨论内容包括：1. 基于不同传感器遥感数据的生物物理参数提取算法讨论，包括温度、植被指数等；2. 利用中低分辨率遥感序列数据进行生物物理参数时间序列分析，确定存在“季节死角”的时间节点，并探究其可能的原因以及数据层面的解决方案；3.对遥感图像进行解混，尤其是大气扰动的影响，保证数据提取的准确性，并尝试对混淆信息进行修正；4. 利用机器学习算法，如卷积神经网络等，提高生物物理参数的合成效果和清楚度。精品文档---下载后可任意编辑三、讨论意义本讨论的主要意义有：1. 提高中低分辨率遥感数据在地球科学领域的应用能力，尤其对生态系统动态变化进行监测；2. 探究“季节死角”问题的解决方案，提高遥感时间序列数据的拟合效果；3. 进展遥感图像解混技术，保证数据提取准确性；4. 探究机器学习技术在植被指数、温度等参数传统提取方法上的应用。
