一种基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法

本发明提供了一种基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法，首先以地表水体为研究对象，通过实测水质数据，探究影响溶解态N2O的关键水质参数，使用深度神经网络算法构建溶解态N2O预测模型；利用多源遥感数据、地面高光谱信息及水质实测数据，构建水温、pH、溶解氧、无机氮的遥感反演算法；进一步与溶解态N2O预测模型、水‑气界面N2O排放模型相结合，最终构建了基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法，实现基于遥感的地表水体N2O产生和排放的空间反演。本设计充分结合了遥感和智能算法的优势，更加全面、系统、准确地估算地表水体N2O产生和排放量，为水生态系统温室气体减排提供科学监测技术及数据支撑。