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基于Landsat8数据的香港近海海域叶绿素a浓度反演
1
作者
杜崇
苑仁辉
《农业与技术》
2025年第9期124-130,共7页
为验证Landsat8 L2级遥感数据在监测二类水体叶绿素a浓度的可行性,以其为数据源,香港近海海域典型二类水体为研究区域。采用OC2和OC32种经验模型算法和半分析模型方法反演,根据最佳反演模型对2019—2023年香港近海海域叶绿素a浓度进行反...
为验证Landsat8 L2级遥感数据在监测二类水体叶绿素a浓度的可行性,以其为数据源,香港近海海域典型二类水体为研究区域。采用OC2和OC32种经验模型算法和半分析模型方法反演,根据最佳反演模型对2019—2023年香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,分析叶绿素a浓度时空变化特征。基于2种经验模型的反演精度并不高,决定性系数(R^(2))均小于0.6;半分析法最佳反演模型为以B4/B2作为变量的一元二次模型,决定性系数为(R^(2))为0.803,平均绝对百分比误差(MAPE)为38.6%,均方根误差(RMSE)为1.59μg·L^(-1),证明了Landsat8 L2级数据在二类水体叶绿素a浓度反演的可行性;2019—2023年香港近海海域叶绿素a浓度时空变化特征:在时间上叶绿素a浓度1年内呈现先高后低的波动变化,随温度增减而变化较为明显。而空间分布上,东部海域平均浓度高于西部海域,南部海域为变化过渡区。
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关键词
叶绿素A
Landsat8
L2
浓度反演
时空变化分析
香港近海海域
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题名
基于Landsat8数据的香港近海海域叶绿素a浓度反演
1
作者
杜崇
苑仁辉
机构
黑龙江大学水利电力学院
出处
《农业与技术》
2025年第9期124-130,共7页
基金
吉林省教育厅(项目编号:JJKH20230724KJ)。
文摘
为验证Landsat8 L2级遥感数据在监测二类水体叶绿素a浓度的可行性,以其为数据源,香港近海海域典型二类水体为研究区域。采用OC2和OC32种经验模型算法和半分析模型方法反演,根据最佳反演模型对2019—2023年香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,分析叶绿素a浓度时空变化特征。基于2种经验模型的反演精度并不高,决定性系数(R^(2))均小于0.6;半分析法最佳反演模型为以B4/B2作为变量的一元二次模型,决定性系数为(R^(2))为0.803,平均绝对百分比误差(MAPE)为38.6%,均方根误差(RMSE)为1.59μg·L^(-1),证明了Landsat8 L2级数据在二类水体叶绿素a浓度反演的可行性;2019—2023年香港近海海域叶绿素a浓度时空变化特征:在时间上叶绿素a浓度1年内呈现先高后低的波动变化,随温度增减而变化较为明显。而空间分布上,东部海域平均浓度高于西部海域,南部海域为变化过渡区。
关键词
叶绿素A
Landsat8
L2
浓度反演
时空变化分析
香港近海海域
分类号
S181 [农业科学—农业基础科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Landsat8数据的香港近海海域叶绿素a浓度反演
杜崇
苑仁辉
《农业与技术》
2025
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