【摘 要】
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富营养化指数(Trophic Level Index,TLI)是在水科学、技术和工程中常被用来评估内陆水体富营养化状态的通用指标.本文提出了一个数据驱动的内陆湖泊富营养化指数评价方法,通过神经网络构建遥感数据与水面实测富营养化指数之间的关系.结果 显示,采用数据驱动方法从遥感影像直接获取的TLI值,比用遥感影像反演得到水质因子,再用多元回归方法计算得到的TLI值更精确.MODIS数据的反演结果具有
【机 构】
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中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094
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富营养化指数(Trophic Level Index,TLI)是在水科学、技术和工程中常被用来评估内陆水体富营养化状态的通用指标.本文提出了一个数据驱动的内陆湖泊富营养化指数评价方法,通过神经网络构建遥感数据与水面实测富营养化指数之间的关系.结果 显示,采用数据驱动方法从遥感影像直接获取的TLI值,比用遥感影像反演得到水质因子,再用多元回归方法计算得到的TLI值更精确.MODIS数据的反演结果具有空间上的连续性和准实时的特点.本文提出的对内陆湖泊中富营养化指数空间分布高效制图的方法,提供了一套提高富营养化指数估计自动化程度的方案,为湖泊水华预报的数据准备工作提供了富营养化水平指数快速评估的有效方法.
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