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淮河流域典型湖泊浊度遥感反演及时空变化特征研究
浊度是衡量水质的关键指标,其变化通常与水体总悬浮物、叶绿素浓度及有色可溶性有机物(CDOM)等密切相关。浊度可作为沉积物输移过程中悬浮颗粒物浓度的有效替代参数,对水生态系统的初级生产力产生一定影响,因此对水体浊度的监测具有重要意义。本研究以淮河流域洪泽湖、骆马湖和高邮湖等典型湖泊为研究对象,根据水体遥感反射率的光谱特征,采用K-means聚类方法对具有相似光学特征的水体进行聚类分析。在此基础上使用经验法、半分析法和机器学习等方法,针对每种水体类型构建最优精度的浊度遥感反演算法,成功应用于2018一2023年的Sentinel-3OLCl遥感影像,探讨了三个湖泊浊度的空间和时间动态及其影响因素。
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