1. 研究目的与意义
研究背景：林地是陆地生态系统重要的组成部分，是国家重要的自然资源，在维护国家生态安全中发挥着基础性的作用。它不仅为大多数动物提供了栖息地，而且在地球生物化学循环、生物多样性以及减慢气候变暖过程中也起着非常重要的作用。我国林地资源分布十分辽阔，由于自然地理条件的差异，林地在类型上复杂多样。如何快速、大面积识别林地与非林地日益成为林地资源清查所面临的难题。实地调查是传统进行森林资源监测的最常用手段，然而，实地调查存在着时效性差、人力物力耗费巨大、调查结果不够客观性等诸多问题。并且森林植被多分布于山地丘陵地区，部分地区调查人员难以到达，即使到达调查地点也难以进行大范围勘察。因此，探索出一种大面积识别林地与非林地区域的方法，这将有利于提高林地资源的管理，有效管控林地资源变化。
近年来遥感技术在林业中的应用也日益广泛。遥感技术在空间分辨率和光谱分辨率方面的提高，以及雷达遥感、航空遥感和无人遥感飞机的发展，为林业遥感提供了丰富的信息源，拓宽了林业遥感应用的深度和广度，给森林资源清查和监测工作带来了新的契机，为“数字林业”的顺利推广提供了强大的信息保证。自20世纪50年代初以来，中国森林资源调查经过了目测调查(含踏查)、航空目测调查、以小班为基础的抽样调查、以地形图为基础的小班调查和以高分卫星遥感图像为基础的小班调查5个发展阶段。
自2000年以后，IKONOS(1m)、QuickBird(0.61 m)、SPOT5(2.5m)等高空间分辨率卫星的陆续发射，由于具有较好的性能比，SPOT5图像大规模应用于森林资源调查。自2010年以来，随着国产天绘一号、资源三号、北京二号、高分一/二号卫星的陆续升空，森林资源调查又大量采用了高空间分辨率卫星数据。2020年，我国又以一箭双星方式成功发射环境减灾二号01组A、B星。环境减灾二号01组A、B星采用了太阳同步回归轨道，每颗卫星配置了4类光学载荷，包括16m相机、高光谱成像仪、红外相机、大气校正仪。环境减灾二号，大幅提高我国中分辨率可见光、红外及高光谱遥感数据获取能力，从而将为林地资源调查提供理想、可靠的遥感卫星数据。因此，充分挖掘环境卫星获取的数据，对于开展在林地资源分布有一定的学术研究价值，并有一定的应用前景。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：本论文的主要内容是基于纹理信息和支持向量机分类方法实现苏州林地信息的提取。将对研究区域选择合适数量的样本，基于选取的样本，先进行传统的支持向量机分类和最大似然分类试验，将得到的结果与基于纹理的支持向量机不同核函数的分类结果进行比较，最终确定最合适的核函数实现对苏州林地信息的提取。
第一部分，绪论。主要介绍本文的研究背景与意义、研究内容及方法，总结国内外已有的研究文献，通过对国内外早期和目前有关林地分类的文献进行整理综述，分析评价学者们的研究成果、主要观点及应用。
第二部分，研究区与数据预处理：结合苏州市基本人文和自然地理情况，土地规划和土地利用类型，主要的植被及其空间分布和生长性质，收集下载本研究所需要实验数据并进行数据预处理，验证相关样本数据。
3. 研究的方法与步骤
研究方法和步骤：本论文主要分为两大部分，第一部分是采用不同的分类方法实现对苏州林地信息的提取，第二部分是运用混淆矩阵的方法实现对不同分类函数下结果的分析，选择最优分类方法。在进入实验之前，通过查阅知网、维普数据库的文献，了解国内外相关的研究现状、研究趋势和研究方法，通过归纳整理、分析鉴别，对林地分类方法的研究等成功进行系统、全面的了解。在积累文献之后，根据苏州市的林地分布情况，选取一定的研究区。然后根据收集到的数据进行相关实验以及操作。最后根据实验结果，找出最优的分类方法。具体研究步骤如下：
(1)研究区影像处理：对苏州市遥感影像HJ-2b数据进行预处理，通过ENVI软件对数据进行辐射定标、大气校正、图像镶嵌、图像降噪、图像裁剪等预处理操作得到可利用的苏州市影像数据。由于仅对研究方法进行研究，后又在已裁剪的图像上确定出一个900*900的矩形区域作为研究区域。
(2)纹理特征提取：运用目前纹理特征提取算法中运用最广泛的灰度共生矩阵的纹理方法，选择合适的测度参数，实现对主成分影像的灰度提取。
4. 参考文献
[1]乔月霞,刘烽,谭来钱等.基于面向对象的林地信息提取与分类[J].温带林业研究,2019,2(02):25-33.[2]陈朋弟,黄亮,夏炎等.结合多特征HSV变换的高光谱影像林地提取方法[J].全球定位系统,2020,45(03):104-109.DOI:10.13442/j.gnss.1008-9268.2020.03.018.
[3]董新宇. 高空间分辨率遥感影像林地单木信息提取研究[D].福建农林大学,2018.
[4]胡湛晗,赵子辉,王延仓.高分遥感影像林地资源信息提取方法研究[J].北华航天工业学院报,2016,26(05):7-9.
5. 计划与进度安排
一、研究工作准备阶段（2024.02.20至2024.03.22）
2024.02.20至2024.03.06为毕业实习阶段；
2024.03.06至2024.03.22为开题阶段，撰写开题报告、进行数据处理等。
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