1. 本选题研究的目的及意义
叶面积指数（leafareaindex,lai）作为表征植被冠层结构和生长状况的关键参数，在陆地生态系统碳循环、水循环以及能量平衡研究中扮演着重要角色。
准确获取长时间序列、高空间分辨率的lai数据，对于理解生态系统动态变化、提高作物产量估算精度以及有效监测森林砍伐等方面具有重要意义。
然而，受云雨天气以及传感器本身观测方式的限制，遥感观测数据中普遍存在着数据缺失和噪声等问题，这给构建高质量的lai时间序列数据带来了很大挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
lai作为重要的植被参数，其时间序列重建一直是遥感领域的研究热点。
近年来，国内外学者在lai时间序列重建方法方面开展了大量研究，取得了丰硕成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.modislai数据获取与预处理：-收集研究区modislai产品数据，进行数据格式转换、投影变换、影像裁剪等预处理操作。
-对modislai数据进行质量控制，识别和剔除受云污染、雪覆盖等因素影响的异常值。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与资料收集阶段：-查阅国内外相关文献，了解modislai时间序列数据重建方法的研究现状、发展趋势以及存在的问题。
-收集研究区modislai产品数据、地面实测lai数据、气象数据以及其他辅助数据。
2.数据预处理与分析阶段：-对收集到的modislai数据、地面实测lai数据以及其他辅助数据进行预处理，包括数据格式转换、投影变换、影像裁剪、异常值剔除等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.综合比较分析多种lai时间序列重建方法，包括传统滤波方法和基于机器学习的方法，并探讨不同方法的优缺点和适用范围，为lai时间序列重建提供更加全面和深入的认识。
2.探索基于机器学习的lai时间序列重建方法，利用支持向量机和随机森林算法构建lai时间序列重建模型，并利用历史lai数据、植被指数、气象数据等作为输入变量，提高lai时间序列重建的精度和效率。
3.结合地面实测lai数据，对不同方法重建的lai时间序列数据进行精度评价和比较分析，探讨不同方法在不同植被类型和时间尺度上的适用性，为lai时间序列重建方法的选择和应用提供科学依据。
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.李苗苗,沈焕锋,陈镜明,等.基于modis时间序列的植被物候提取方法[j].遥感学报,2018,22(01):151-163.
2.刘晓,赵文吉,岳彩荣,等.基于modis-evi的森林植被物候提取及空间分析——以大兴安岭北部地区为例[j].西北林学院学报,2018,33(01):259-266.
3.白建军,李爱农,王力,等.基于modis时间序列数据的黄土高原草地地上生物量估测[j].生态学报,2017,37(21):7231-7242.
