典型文献
高分卫星的水环境反演建模与应用——以南漪湖为例
文献摘要：
利用高分遥感数据反演内陆水体中的污染物,对于评价流域污染防治效果,以及确定防治措施具有重要意义.而用于预测水质参数的光谱指数,主要包括植被指数、水体指数等,是基于水质光谱特征,在遥感影像处理中,选取合适的波段组合提取的;完成提取后,再使用数学建模方法,建立光谱特征与水质参数的定量模拟预测模型.常用的遥感反演模型有波段比值模型、一阶微分模型、半分析模型、BP神经网络模型等.本研究以南漪湖为例,通过室外站点检测和室内实验,在分析水体固有光学特性的基础上,引入机器学习算法,即随机森林算法,建立基于高分系列卫星影像的湖泊水体随机森林反演模型,识别南漪湖水质时空变化特征,并对模型性能以及反演的精确度进行评价.
文献关键词：
遥感反演;随机森林算法;高分系列卫星;南漪湖;水环境
中图分类号：
作者姓名：
石磊;王正昕;贾蔡;李俊;唐婷;周成凤;夏敏;胡芳
作者机构：
安徽省地质矿产勘查局311地质队,安徽安庆 246003;安徽师范大学,安徽芜湖 241003;全图通位置网络有限公司,北京 100000
文献出处：
引用格式：
[1]石磊;王正昕;贾蔡;李俊;唐婷;周成凤;夏敏;胡芳-.高分卫星的水环境反演建模与应用——以南漪湖为例)[J].安徽地质,2022(02):145-149
A类：
半分析模型
B类：
高分卫星,南漪湖,高分遥感,遥感数据,数据反演,内陆水体,流域污染,污染防治,防治效果,水质参数,光谱指数,植被指数,水体指数,基于水,光谱特征,遥感影像处理,波段组合,组合提取,数学建模,定量模拟,模拟预测,遥感反演,反演模型,波段比值模型,一阶微分,室外站,点检,室内实验,固有光学特性,机器学习算法,随机森林算法,高分系列卫星,卫星影像,湖泊水体,湖水,水质时空变化,时空变化特征,模型性能
AB值：
0.424157
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