1. 本选题研究的目的及意义
城市森林作为城市生态系统的重要组成部分，对维护城市生态安全、改善人居环境、提升城市形象具有重要意义。
然而，随着城市化进程的加快，城市森林受到来自各个方面的干扰，例如城市建设用地扩张、自然灾害、病虫害等，这些干扰会导致城市森林结构和功能的退化，进而影响城市生态系统的健康和稳定。
因此，及时准确地掌握城市森林干扰发生的时间、地点、类型、强度以及恢复状况，对于科学评估城市森林的现状和变化趋势、制定有效的城市森林保护和恢复策略具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者针对城市森林干扰与恢复开展了大量研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在城市森林干扰与恢复方面展开了广泛的研究，主要集中在以下几个方面：
1.干扰类型与驱动因素：学者们利用遥感影像、土地利用数据等，分析了不同城市森林干扰类型的时空分布特征，并探讨了城市扩张、基础设施建设、自然灾害等因素对城市森林干扰的影响。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.南京城市森林干扰信息识别与提取：利用多时相遥感影像数据，采用监督分类、变化检测等方法，识别和提取南京城市森林的干扰信息，包括干扰发生时间、地点、类型、面积等，并分析不同干扰类型的时空分布特征。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用遥感技术、地理信息系统技术、统计分析等方法，具体步骤如下：
1.数据收集与预处理：收集南京市多时相高分辨率遥感影像数据、地形数据、气象数据、社会经济数据等，并对数据进行预处理，包括几何校正、辐射校正、图像增强等。
2.城市森林干扰信息提取：基于预处理后的遥感影像数据，采用监督分类、变化检测等方法，识别和提取南京市城市森林的干扰信息，生成城市森林干扰类型图，并分析不同类型干扰的时空分布特征。
3.城市森林恢复状态监测：利用多时相遥感影像数据，结合植被指数、生物量模型等方法，对南京城市森林恢复状态进行监测和评价，分析其时空演变规律，并探讨影响城市森林恢复的主要因素。
5. 研究的创新点
1.融合多源数据，构建南京城市森林干扰与恢复综合评价指标体系。
2.利用深度学习等人工智能方法，提高城市森林干扰与恢复自动制图精度。
3.结合南京城市发展实际，提出具有针对性和可操作性的城市森林管理策略。
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]陈锋,汪潇,徐敏,等.基于多源数据的城市森林干扰及其驱动因素分析——以深圳市为例[J].生态学报,2021,41(22):8912-8924.
[2]吴健生,陈利顶,李晓文,等.基于多源数据的城市森林干扰动态监测与驱动机制——以广州市为例[J].生态学报,2021,41(12):4822-4833.
[3]方创琳,颜磊,李爽,等.中国城市森林时空格局变化及驱动力分析[J].地理学报,2020,75(01):187-201.
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