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水质遥感监测的关键要素叶绿素a的反演算法研究进展
水质遥感监测的关键要素叶绿素a的反演算法研究进展
作者:
罗婕纯一
秦龙君
毛鹏
熊育久
赵文利
高辉辉
邱国玉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
叶绿素a
遥感
水体
水质
富营养化
摘要:
叶绿素a浓度是表征水体富营养化程度的重要指标,通过遥感手段反演叶绿素a浓度是实现水体富营养化监测的一个有效途径,已衍生出了一系列叶绿素a浓度反演算法.这些算法各有所长,适用范围也各自有别.由于水体光学特征差异,盲目套用这些算法难以取得预期效果.为了推动水质遥感的进一步发展,从遥感反演的原理和数据源出发,对国内外利用遥感技术反演水体叶绿素a浓度的算法进行综述.根据算法结构设计的不同,将反演算法分为6大类,分别为荧光峰和反射峰算法、波段算法、指数算法、智能算法、基于水体分类的算法体系以及分析类算法,系统地梳理各类算法并分析算法特征.从算法适用的叶绿素a浓度区间和水体类型等角度出发,总结各类算法的适用范围,评述各类算法的优缺点,以期为环境和遥感工作者提供参考.主要结论如下:①Ⅱ类水体算法外推适应性较弱,应建立并补充实测数据集,研究各类水体光学特性异同点,构建基于水体分类的通用算法体系;②无人机技术与高光谱传感器的结合可为内陆水体水质监测提供新思路;③应结合机器学习算法与机理模型,发展物理原理约束的高精度反演模型.
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篇名
水质遥感监测的关键要素叶绿素a的反演算法研究进展
来源期刊
遥感技术与应用
学科
关键词
叶绿素a
遥感
水体
水质
富营养化
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
综述
研究方向
页码范围
473-488
页数
16页
分类号
X87|X832
字数
语种
中文
DOI
10.11873/j.issn.1004-0323.2021.3.0473
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
遥感技术与应用
主办单位:
中国科学院遥感联合中心
出版周期:
双月刊
ISSN:
1004-0323
CN:
62-1099/TP
开本:
大16开
出版地:
兰州市天水路8号
邮发代号:
54-21
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
2767
总下载数(次)
11
总被引数(次)
43303
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