一种顾及时间因子和环境特征的湖库chl-a浓度多模态深度学习遥感反演方法

本发明公开了一种顾及时间因子和环境特征的湖库Chl‑a浓度多模态深度学习遥感反演方法，包括以下步骤：数据获取与处理，利用Sen2Cor软件进行大气校正，在SNAP软件中进行影像镶嵌、拼接、重采样，并在空间维度转换坐标并计算像元行列号，提取并标准化数字量化值，采用Pearson分析方法，系统性融合多波段光谱组合特征、时间周期特征及动态环境因子K，形成14维输入体系，完整捕捉Chl‑a浓度与光谱响应、时间节律、环境适宜性的非线性关联，解决现有技术特征维度单一的问题，通过分析月均Chl‑a浓度，动态定义环境因子K，将温度、光照等环境条件对藻类生长的驱动作用转化为可计算的量化指标，显著增强跨季节反演适应性，突破传统方法对固定环境参数的依赖。