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申请/专利权人：四川师范大学;西南交通大学
摘要：本发明属于水质监测技术领域，其目的在于提供一种水体叶绿素a浓度反演方法、系统、设备及产品。本发明以国产卫星的遥感数据为基础，结合高原湖泊水体的特性，实现对高原湖泊水体叶绿素a浓度的快速及准确的反演，不仅能够充分利用国产卫星遥感数据的优势，降低数据获取成本，增强我国在水质监测领域的自主性和可控性，还能够提高叶绿素a浓度反演模型在高原湖泊应用的准确性和可靠性，同时基于卫星遥感数据的反演方法具有实时、大范围监测的优势，可为高原湖泊水质的实时、连续及大范围监测与保护提供有力的数据支持。
主权项：1.一种水体叶绿素a浓度反演方法，其特征在于：包括：获取指定高原湖泊的叶绿素a浓度采样数据和遥感数据；其中，所述遥感数据由指定的国产卫星采集得到；对所述遥感数据进行预处理，得到以水体为边界的预处理后遥感数据；获取所述预处理后遥感数据中与所述叶绿素a浓度采样数据所在采样点位置对应的各波段反射率，并对所述叶绿素a浓度采样数据与各波段反射率进行相关性分析，得到各波段反射率中与所述叶绿素a浓度采样数据之间的相关性大于预设值的多个波段反射率，再将所述相关性大于预设值的多个波段反射率作为所述预处理后遥感数据的特征参数；对所述特征参数进行波段组合处理，得到多个波段组合指数，并对所述叶绿素a浓度采样数据与各波段组合指数进行相关性分析，得到各波段组合指数中与所述叶绿素a浓度采样数据之间的相关性最大的波段组合指数，再将所述相关性最大的波段组合指数作为自变量，将所述叶绿素a浓度采样数据作为因变量，分析得到所述指定高原湖泊的叶绿素a浓度反演模型；根据所述叶绿素a浓度反演模型和所述预处理后遥感数据，实现对所述指定高原湖泊中叶绿素a浓度的遥感反演。
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百度查询： 四川师范大学 西南交通大学 一种水体叶绿素a浓度反演方法、系统、设备及产品
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