FLH算法反演渤海叶绿素浓度的能力评价研究的任务书.docx

FLH算法反演渤海叶绿素浓度的能力评价研究的任务书
任务书
1.任务概述
本研究旨在探究FLH算法反演渤海叶绿素浓度的能力，并对不同条件下该算法的反演效果进行评价。任务包括以下内容：
2.研究目标
（1）综述FLH算法在反演叶绿素浓度中的应用情况；
（2）收集渤海区域2020年-2021年的水色遥感数据及同期水质监测数据；
（3）使用FLH算法反演渤海区域的叶绿素浓度；
（4）对不同条件下FLH算法反演渤海叶绿素浓度的效果进行评价和分析。
3.研究内容
（1）综述FLH算法原理及在反演叶绿素浓度中的应用情况；
（2）收集渤海区域2020年-2021年的水色遥感数据及同期水质监测数据；
（3）使用FLH算法反演渤海区域的叶绿素浓度，并制作空间分布图；
（4）对不同条件下FLH算法的反演效果进行评价和分析，包括数据源的不同、影像处理的不同等。
4.研究方法
（1）数据处理方法：采用ENVI软件对水色遥感数据进行大气校正和几何校正，获取反射率数据，然后使用FLH算法反演渤海叶绿素浓度；
（2）数据分析方法：使用ArcGIS软件制作反演结果的空间分布图，并结合水质监测数据进行反演效果的评价和分析。
5.预期结果
（1）获取渤海区域2020年-2021年的水色遥感数据及同期水质监测数据；
（2）成功运用FLH算法反演渤海区域的叶绿素浓度，并制作空间分布图；
（3）对不同条件下FLH算法反演渤海叶绿素浓度的效果进行评价和分析，为今后水质遥感监测提供参考。
6.进度安排
（1）第1-2周：综述FLH算法原理及在反演叶绿素浓度中的应用情况；
（2）第3-4周：收集渤海区域2020年-2021年的水色遥感数据及同期水质监测数据；
（3）第5-6周：使用FLH算法反演渤海区域的叶绿素浓度，并制作空间分布图；
（4）第7-8周：对不同条件下FLH算法反演渤海叶绿素浓度的效果进行评价和分析。
（5）第9周：完成毕业论文初稿。
7.参考文献
[1]HuCM,LeeZP,FranzBA,etal.MODISdetectsapronouncedphytoplanktonbloomintheArabianSea,November1999throughFebruary2000[J].GeophysicalResearchLetters,2002,29(12):61-1-61-4.
[2]Liang,S.(2004).QuantitativeRemoteSensingofLandSurfaces.Wiley.
[3]Moses,W.J.(2011).PrinciplesandApplicationsofAquaticChemistry.Wiley.
[4]Rao,Y.K.(2008).CentreforEarthScienceStudies.DepartmentofSpace.
[5]Schultz,C.A.,Kutner,B.,&Marr,J.(2016).AquaticPollution:AnIntroductoryText.Wiley.
[6]Zhu,HM.,ShenWJ.(2010).PreprocessTechniquesofOceanColorRemoteSensingData.Beijing:SciencePress.