基于AMSR-E数据的地表发射率反演研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

地表发射率是表征地球表面物质辐射能力的重要参数，是遥感科学中的一个重要概念，在地表温度反演、地表能量平衡研究、水文气象监测以及全球气候变化等领域具有重要的应用价值。

研究目的：本研究旨在利用amsr-e被动微波遥感数据，发展基于该数据的反演地表发射率方法，为地表温度反演、土壤水分监测等应用提供基础数据。

研究意义：1.amsr-e数据具有全天候、全天时、时空分辨率高等优势，可以弥补传统光学遥感数据反演地表发射率的不足。

2. 本选题国内外研究状况综述

地表发射率的反演方法一直是国内外遥感领域的热点研究方向之一。

国内研究现状：国内学者在利用被动微波遥感数据反演地表发射率方面取得了一系列成果，发展了多种反演方法，例如基于模型的反演方法、经验模型反演方法、机器学习方法等。

在利用amsr-e数据反演地表发射率方面，中国科学院、北京师范大学、南京大学等单位开展了一系列研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：1.amsr-e数据获取与预处理：获取研究区amsr-e数据，进行数据格式转换、辐射定标、几何校正、大气校正等预处理。

2.地表发射率反演模型构建：选择合适的地表微波辐射传输模型和大气辐射传输模型，构建地表发射率反演模型，并确定模型参数。

3.模型验证与精度评价：利用地面实测数据或其他高精度地表发射率产品对反演模型进行验证，并对反演结果进行精度评价。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.数据获取与预处理：从nasa等数据中心获取研究区amsr-el1级数据产品。

对原始数据进行数据格式转换、辐射定标、几何校正等预处理，并进行数据质量控制，剔除异常值和噪声数据。

2.地表发射率反演模型构建：选择适用于被动微波遥感的地表微波辐射传输模型，如双尺度模型（dual-scalemodel）或aiem模型，结合大气辐射传输模型（如modtran模型）构建地表发射率反演模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.针对amsr-e数据的特点，发展基于该数据的地表发射率反演模型，为地表温度反演、土壤水分监测等提供新的数据源和方法。

2.结合研究区的特点，对地表发射率反演模型进行改进和优化，提高模型的精度和适用性。

3.将反演得到的地表发射率应用于地表温度反演、土壤水分反演等方面，拓展地表发射率的应用领域。

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.李丹,王振会,李娜,等.基于amsr-e数据的青藏高原陆面温度反演及分析[j].遥感技术与应用,2020,35(04):818-827.

2.徐涵秋.基于amsr2被动微波数据的土壤水分反演研究[d].南京信息工程大学,2019.

3.马宏伟,王建明,李小娟,等.基于amsr-e数据的土壤水分反演研究进展[j].水土保持研究,2018,25(01):101-109.