一种基于机器学习的湖泊遥感影像藻华覆盖度反演方法

本发明涉及一种基于机器学习的湖泊遥感影像藻华覆盖度反演方法，与现有技术相比解决了难以针对湖泊遥感影像进行藻华覆盖度反演的缺陷。本发明包括以下步骤：获取遥感数据源并进行预处理；对Sentinel‑2多光谱影像进行藻华提取与处理得出覆盖度样本集；对MODIS多光谱影像进行特征选择与组合得出特征指数数据集；构建湖泊藻华覆盖度数据集；基于机器学习构建模型及训练；藻华覆盖度反演结果的获得。本发明利用高空间分辨率的Sentinel‑2数据，可获取MODIS像元尺度的藻华覆盖度，并结合MODIS光谱特征构建定量估算模型，从而实现湖泊藻华的高时空精度监测与变化分析。