基于高光谱建立植物叶面滞尘含量估算模型及PROSPECT模型反演精度评价的开题报告

基于高光谱建立植物叶面滞尘含量估算模型及PROSPECT模型反演精度评价的开题报告一、研究背景随着城市化进程的加快和人口的不断增长，环境污染也日益严重。在城市中，尘土飞扬的情况时有发生，导致植物叶面积

基于高光谱建立植物叶面滞尘含量估算模型及 PROSPECT 模型反演精度评价的开题报告 一、研究背景 随着城市化进程的加快和人口的不断增长，环境污染也日益严重。 在城市中，尘土飞扬的情况时有发生，导致植物叶面积上沉积了大量尘 埃，这不仅会对植物的生长产生不良影响，还会影响人们的生活质量。 因此，研究如何快速、准确地估算植物叶面上的滞尘含量，对于保障城 市生态环境和人们健康有着极其重要的意义。 高光谱技术是一种重要的分析工具，能够获取到非常详细的信息， 可以对植物进行全谱的检测。在高光谱建立植物叶面滞尘含量估算模型 方面已经取得了一定的研究成果。但是，目前这些模型的反演精度还存 在着很大的提升空间。因此，结合高光谱技术和PROSPECT模型对植物 叶面滞尘含量进行反演和精度评价，具有一定的研究价值。 二、研究内容和目标 本文的研究内容主要包括以下几个方面： 1、基于高光谱技术建立植物叶面滞尘含量估算模型：利用高光谱技 术获取大量植物叶面的光谱信息，利用机器学习等方法建立植物叶面滞 尘含量估算模型。 2、PROSPECT模型反演植物叶面参数：利用PROSPECT模型对植 物叶面的反射率和透过率进行模拟计算，得到植物叶面的参数信息，包 括叶绿素含量、叶片水分含量、表观叶面积等。 3、利用反演得到的植物叶面参数进行辅助建模：利用反演得到的植 物叶面参数与模型建立中获取到的光谱信息进行辅助建模，提高估算模 型的精度和鲁棒性。 4、对估算模型的精度进行评价：对模型进行交叉验证和比较实验，