内陆水体叶绿素a浓度遥感协同反演研究的开题报告.docx

内陆水体叶绿素a浓度遥感协同反演研究的开题报告
开题报告
一、研究背景
水体中的叶绿素a（Chla）是衡量水体生产力和水质的重要指标。传统的采样方法需要大量时间和人力，且局限于特定位置。而遥感技术可以方便地获取广域范围的Chla浓度信息，是一种快速、精确、经济的手段。内陆水体Chla遥感协同反演是目前十分热门的研究领域，其研究成果将对内陆水体水质监测、环境保护、生态修复等方面具有重要的指导意义。
二、研究目的
本初步研究的目的是结合遥感和机器学习方法，协同反演内陆水体（黄河干流及侧支流）Chla浓度分布，建立了可行的内陆水体Chla遥感协同反演方法，为进一步开展内陆水体监测和保护提供参考。
三、研究方法
1.数据获取
本研究采用了黄河干流及侧支流的MODIS-Aqua遥感数据，以及相应的In-situ采样数据。MODIS-Aqua数据具有较高频率和较高分辨率的特点，可反演大尺度水体Chla浓度，In-situ采样数据是反演结果的验证数据。
2.协同反演方法
本研究采用了机器学习方法，构建了非线性回归模型。首先，以MODIS数据为输入，采用统计学方法提取了12个水色特征，包括浅海反射率、浅光照度等。然后，以In-situ采样数据为基础，进行回归拟合训练，最终得到Chla浓度的空间分布图。
3.结果分析
通过分析反演结果，针对Chla浓度高低的不同区域，提出了相应的水质监测和改善措施，如对污染严重的区域进行加强监测，对绿色植物覆盖率较高的区域进行水资源保护等。
四、研究意义
本研究实现了对内陆水体Chla浓度的遥感协同反演，建立了非线性回归模型，提出了相应的水质监测和改善措施。这一研究成果具有较好的推广意义，在内陆水体水质保护、环境管理等方面具有重要的理论和实际意义。