本技术提供了一种利用遥感技术监测水域叶绿素a浓度的方法、系统、介质及设备。该技术应用于环境监测领域,以乌梁素海为研究对象,依托Sentinel-2卫星图像和乌梁素海实测数据,开发了一种高效的叶绿素a浓度反演模型。该模型能够准确估算水域中的叶绿素a浓度,为环境监测和水质评估提供了一种新的技术手段。
背景技术
湖泊富营养化是指湖泊水体接纳过量的磷和氮等营养物质,导致藻类和其他水生植物大量繁殖,从而消耗水中的氧气,造成水质恶化、鱼类及其他生物大量死亡的现象。叶绿素a是一种绿色色素,存在于藻类、植物和一些细菌的叶绿体中,在光合作用中起着至关重要的作用,其浓度是评估水体藻类和富营养化程度的重要指标。因此,监测叶绿素a浓度可以有效反映湖泊水体的营养化程度,对及时预防和治理湖泊营养化问题以及湖泊生态环境保护有着重要意义。
随着遥感技术在水体叶绿素a浓度预测领域的广泛应用,面临的一个问题是:遥感光谱数据通常维度较高,同时特征波段之间存在共线性,全特征波段输入使得模型复杂度最大化,预测准确性可能会受到影响。因此,在建立叶绿素a浓度反演模型时,选取叶绿素a浓度敏感的特征波段是精简模型、提高预测精度以及增强泛化能力的重要前提。然而,遥感光谱特征与水体要素之间难以用简单的线性关系表达,因此其适应性较差。而经验法和分析法基于遥感数据与水体固有光学特征相关参数相结合的方法,但对光谱数据的质量依赖性强,容易受到水中其他物质浓度的影响,面对复杂水体时反演效果较差,造成预测结果准确度不高。
实现思路