基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法技术

本发明专利技术公开了基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法，利用不同类型水体的光谱在不同波段的遥感反射率存在的差异，运用比值指数和改进的浮藻指数(AFAI)构建水体营养状态分级体系，再基于实测数据构建回归模型，将原有静态分类阈值动态化，实现水体分类的自适应调整。最后，在寡营养水体和中度藻华水体上分别构建Chla反演算法。相比传统的固定阈值分类方法，本发明专利技术的动态阈值可根据环境变化自动调整分类边界，增强了模型在季节变化下的稳定性。同时，与单一反演算法相比，本发明专利技术的分段反演方法能够显著提高Chla的估算准确性，有效提升了反演模型对不同营养状态水体的适应能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水环境遥感监测，具体为基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法。

技术介绍

1、湖泊、河流和水库等内陆水体在水资源供给、生物多样性维持以及气候调节等方面发挥着关键作用。然而，随着工业化和农业活动的加剧，大量氮、磷等营养物质排入其中，促使水体中藻类大量繁殖，导致富营养化现象日益严重，进而引发藻华现象，严重威胁水生态安全与人类健康。叶绿素a浓度作为水体中浮游植物生物量的表征指标，是衡量水体富营养化程度与藻类生长状况的重要参数，因此，对湖泊chla进行高效、准确的监测是水环境管理的重要手段。

2、传统的水质监测方法主要依赖人工采样与实验室分析，虽然精度较高，但存在监测周期长、空间覆盖有限、人力物力消耗大等缺点，难以满足对湖泊chla连续动态变化监测的需求。随着遥感技术的发展，利用各水质参数与遥感光谱反射率之间的相关关系构建反演模型，能够准确获得藻华的发生频率及其空间分布。其中，landsat系列与sentinel-2卫星具有较高的空间分辨率和多光谱波段，二者结合能够提供较高的重访频率，能够为监测内陆水域藻华的空间变化和时间动态提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法，其特征在于：S1中Landsat 8&9的L1级影像首先采用ENVI 5.3.1自带的Radiometric Calibration工具进行辐射定标，将DN值转换为表观辐射亮度，见式(1)；然后采用FLAASH模块的MODTRAN4+辐射传输模型对影像进行大气校正，去除水汽和气溶胶的大气影响，得到遥感反射率数据，

3.如权利要求1所述的基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法，其特征在于：S1中使...

【技术特征摘要】

1.基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法，其特征在于：s1中landsat 8&9的l1级影像首先采用envi 5.3.1自带的radiometric calibration工具进行辐射定标，将dn值转换为表观辐射亮度，见式(1)；然后采用flaash模块的modtran4+辐射传输模型对影像进行大气校正，去除水汽和气溶胶的大气影响，得到遥感反射率数据，

3.如权利要求1所述的基于动态阈值的水体分类与叶绿素a浓度分段反演方法，其特征在于：s1中使用sen2cor对sentinel-2数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：路希鑫，韩鹏飞，黄金坤，辛卓航，刘志红，刘海星，叶珍梅，刘奇奇，朱炎，金仁才，
申请(专利权)人：中国十七冶集团有限公司，
类型：发明
国别省市：