1. 本选题研究的目的及意义
类胡萝卜素作为植物叶片中重要的光合色素，参与光合作用的光能吸收和传递过程，并在植物抵御环境胁迫中发挥着至关重要的作用。
准确估算叶片类胡萝卜素含量对于监测植物生长状况、评估生态系统功能和农业生产管理等方面具有重要意义。
传统叶片类胡萝卜素含量测定方法通常采用化学方法，虽然精度较高，但存在操作繁琐、效率低、对植物具有破坏性等缺点，难以满足大范围、快速监测的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
叶片类胡萝卜素含量的高光谱估算研究近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列进展。
1. 国内研究现状
国内学者在叶片类胡萝卜素含量高光谱估算方面开展了大量研究，并取得了一些成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以高光谱遥感数据为基础，结合辐射传输模型和高光谱植被指数，开展叶片类胡萝卜素含量估算研究。
主要内容包括：
1.基于地面实测数据和辐射传输模型，分析叶片类胡萝卜素含量对叶片光谱反射率的影响，筛选对类胡萝卜素含量敏感的波段和植被指数。
2.构建基于敏感波段和植被指数的叶片类胡萝卜素含量估算模型，并对模型精度进行评价和对比分析。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：1.研究区概况与数据获取：-确定研究区域，并收集该区域的高光谱遥感影像、地面实测数据等。
-对遥感影像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理，消除传感器误差和大气影响，获取地表真实反射率数据。
2.辐射传输模型与敏感性分析：-选择合适的叶片尺度辐射传输模型(如prospect模型)，利用地面实测的叶片生化参数数据和光谱反射率数据，对模型进行反演和验证，确定模型的适用性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.结合辐射传输模型和高光谱植被指数，构建更准确的叶片类胡萝卜素含量估算模型。
2.通过敏感性分析，优化模型参数，提高模型的鲁棒性和适用性。
3.结合研究区环境因子，深入分析叶片类胡萝卜素含量的空间分布特征及其影响机制。
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]申文明,田永超,段四波,等.基于无人机高光谱数据的冬小麦叶片叶绿素a含量估算[j].农业工程学报,2021,37(17):148-157.
[2]张竞成,彭彦昆,田永超,等.基于辐射传输模型prosail的水稻叶片叶绿素含量反演研究[j].光谱学与光谱分析,2021,41(9):2851-2858.
[3]郭文君,李青丰,吴文斌,等.基于prospect-prosail模型的棉花冠层叶绿素含量高光谱反演[j].农业工程学报,2020,36(15):161-169.
