1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着全球人口的持续增长和粮食需求的不断增加，农业生产面临着前所未有的挑战。
水稻作为全球重要的粮食作物之一，其产量和品质直接关系到全球粮食安全。
叶面积指数（LeafAreaIndex，LAI）是表征作物冠层结构和生长状况的重要指标，能够反映作物光合作用、蒸腾作用和物质循环等生理生态过程，是精准农业管理和产量估算的关键参数。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在利用遥感技术反演作物LAI方面开展了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。
国内研究现状：国内学者在利用光学遥感数据反演水稻LAI方面展开了广泛的研究，构建了多种基于植被指数的LAI反演模型，例如：基于比值植被指数（RatioVegetationIndex,RVI）的LAI反演模型基于归一化植被指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex,NDVI）的LAI反演模型基于增强型植被指数（EnhancedVegetationIndex,EVI）的LAI反演模型
此外，一些学者也开始尝试利用雷达遥感数据反演水稻LAI，并取得了一定的进展。
例如，有研究利用Radarsat数据构建了水稻LAI反演模型，并取得了较好的反演精度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以某地区作为研究区，利用该地区的多时相雷达影像数据，结合地面实测LAI数据，开展基于雷达影像的水稻LAI反演研究。
主要研究内容包括：
1.雷达影像数据预处理：对获取的雷达影像数据进行辐射校正、几何校正、滤波去噪等预处理操作，消除数据误差，提高数据质量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤开展研究：
1.数据收集与预处理：收集研究区的多时相雷达影像数据和地面实测LAI数据。
对雷达影像数据进行辐射校正、几何校正、滤波去噪等预处理操作，消除数据误差，提高数据质量。
2.雷达植被指数构建：根据雷达遥感原理和水稻冠层散射特性，分析雷达后向散射系数与水稻LAI之间的关系，构建能够有效反映水稻冠层结构特征的雷达植被指数。
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.探索利用多时相雷达影像数据反演水稻LAI的新方法，构建基于雷达遥感的水稻LAI反演模型，为水稻LAI监测提供新的技术手段。
2.结合水稻生长周期和冠层结构变化特征，构建能够有效反映水稻冠层结构特征的雷达植被指数，提高雷达影像对水稻LAI的敏感性。
3.采用机器学习等方法构建水稻LAI反演模型，并对模型进行优化，提高模型的预测精度和泛化能力。
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]毛克彪,唐华俊,邵芸,等.基于多源遥感数据的水稻叶面积指数反演研究进展[J].遥感学报,2022,26(04):539-558.
[2]王利民,刘桂环,陈仲新,等.基于改进随机森林算法的水稻叶面积指数高精度遥感反演[J].农业工程学报,2022,38(05):140-149.
[3]李鑫,刘浩,张晓东,等.水稻生育期内叶面积指数Sentinel-1雷达数据反演研究[J].中国农业资源与区划,2022,43(01):174-185.
