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作 者:刘宇[1] 朱丹瑶[1] LIU Yu;ZHU Dan-yao(College of History and Culture,Mudanjiang Normal University,Mudanjiang 157012,Heilongjiang,China)
机构地区:[1]牡丹江师范学院历史与文化学院,黑龙江牡丹江157012
出 处:《湖北农业科学》2021年第23期157-162,共6页Hubei Agricultural Sciences
基 金:黑龙江省教育厅基本科研业务费项目(1355MSYQN007);牡丹江师范学院科研项目(QN2021005)。
摘 要:为选择适合镜泊湖的叶绿素a遥感监测模型,结合2018年7月实测叶绿素a浓度与同步Landsat 8 OLI影像,建立了叶绿素a浓度简单线性模型(SLR)与多元线性模型(MLR),并根据拟合度和验证精度最优原则,评估了2种模型的预测效果。结果表明,包含4个波段的MLR模型(B_(2)、B_(3)、B_(4)和B_(5)波段)反演精度优于其他模型。从叶绿素a空间分布状况来看,镜泊湖中心地带为研究区的低值区,支流入湖口地带为研究区的高值区。In order to select the Chl-a remote sensing monitoring model suitable for Jingpo lake,combined with the measured Chl-a concentration in July 2018 and the synchronous Landsat 8 OLI image,this study established the Simple Linear Regression(SLR)and Multiple Linear Regression(MLR)of Chl-a concentration,and evaluated the prediction effects of the two models according to the principle of optimal fitting degree and verification accuracy.The results showed that the MLR model with four bands(B_(2),B_(3),B_(4) and B_(5) bands)has better inversion accuracy than other models.From the spatial distribution of Chl-a,the center of the lake is the low-value area,and the estuary of the river is the high-value area.
分 类 号:TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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