【摘 要】
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水华与水草的同步监测对于研究湖泊水环境、生态特性以及水循环具有重要意义,相对于传统监测方法如实地调查,利用遥感手段具有大范围、长时间周期、高效率以及低成本等优势。
【机 构】
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江苏师范大学测绘学院; 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室; 首都师范大学资源环境与旅游学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于软分类的太湖水体叶绿素a浓度反演与时空变化分析”(41471308)
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水华与水草的同步监测对于研究湖泊水环境、生态特性以及水循环具有重要意义,相对于传统监测方法如实地调查,利用遥感手段具有大范围、长时间周期、高效率以及低成本等优势。基于海岸带高光谱成像仪HICO(Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean)影像,利用叶绿素a光谱指数和藻蓝蛋白基线的水华和水草识别模型,提取太湖水华和水草分布图,经过检验,水华和水草的平均提取精度为93%和95%;通过水华和水草分布图的叠加分析了2010~2014年太湖水华和水草的分布规律,与相关文献的分析结果一致,进一步证实了识别方法的可靠性;将平均阈值与最佳阈值进行对比分析,提取水华与水草面积的精度分别为75.7%和84%,在对精度要求不高但对效率要求较高的情况下,可以利用平均阈值提取水华和水草,便于实现水华和水草的自动化提取及批处理。
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