摘要
本发明公开一种基于卫星遥感影像的湖泊藻类垂向分布日变化监测方法。本发明涉及环境工程与图像处理技术领域,解决单次观测难以获取藻类垂向分布日变化的问题。本发明采集湖泊不同深度的藻类样本的数据,建立星地同步数据,建立垂向分布的数学模型,将藻类在水深方向的分布特征参数化;对遥感影像进行预处理,基于原位数据中的表层叶绿素浓度与遥感反射率的关系,建立反演模型。利用机器学习优化模型参数,结合垂向分布参数化结果,构建藻类垂向分布的遥感监测模型;集成遥感数据反演湖泊藻类垂向分布,对反演得到的数据进行时间序列分析,估算目标水域的藻类垂向分布及其空间变化状况,为藻华防控和环境保护提供重要的科学依据与技术支撑。
技术关键词
变化监测方法
湖泊藻类
卫星遥感影像
水体光学特性
遥感数据反演
机器学习优化
反射率
水环境参数
定点连续观测
反演模型
水柱
蒙特卡洛方法
因子
气象
样本
关系
机器学习方法