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申请/专利权人：内蒙古工业大学

摘要：本发明公开了一种基于高光谱遥感的水体叶绿素浓度反演方法及装置，其中方法包括：获取与目标区域对应的目标采样高光谱遥感影像；获取目标区域内若干采样站点的叶绿素浓度实测值；基于目标采样高光谱遥感影像获取与各采样站点对应的像元光谱曲线；从像元光谱曲线中获取若干第一像元光谱曲线；基于各第一像元光谱曲线获取与各第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率；基于与各第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率以及与各所述第一像元光谱曲线对应的叶绿素浓度实测值进行模型训练，获得叶绿素浓度的反演模型；基于叶绿素浓度反演模型对所述目标区域的高光谱遥感影像进行叶绿素浓度的反演。

主权项：1.一种基于高光谱遥感的水体叶绿素浓度反演方法，其特征在于，获取与目标区域对应的目标采样高光谱遥感影像；具体包括：获取与目标区域对应的原始采样高光谱遥感影像；对所述原始采样高光谱遥感影像进行辐射亮度标定处理，获得辐射亮度标定后的第一高光谱遥感影像；对所述第一高光谱遥感影像进行大气校正处理，获得第二高光谱遥感影像；对所述第二高光谱遥感影像进行正射校正处理；获得第三高光谱遥感影像；对所述第三高光谱遥感影像进行几何校正处理，获得所述目标采样高光谱遥感影像；获取所述目标区域内若干采样站点的叶绿素浓度实测值；基于所述目标采样高光谱遥感影像获取与各所述采样站点对应的像元光谱曲线；从所述像元光谱曲线中获取若干第一像元光谱曲线；基于各所述第一像元光谱曲线获取与各所述第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率；所述基于各所述第一像元光谱曲线获取与各所述第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率，具体包括：对各所述第一像元光谱曲线进行特征波段分析，获得与各所述第一像元光谱曲线对应的第一特征波段；基于各所述第一特征波段获取与各所述第一特征波段对应的单波段反射率或波段反射率组合值，以获得所述与各第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率；基于与各所述第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率以及与各所述第一像元光谱曲线对应的叶绿素浓度实测值进行模型训练，并以波段组合为自变量，以叶绿素a浓度为因变量，获得叶绿素浓度的反演模型；所述模型训练，包括：基于与各所述第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率以及与各所述第一像元光谱曲线对应的叶绿素浓度实测值进行相关度计算，采用所述波段组合，获得与各所述第一像元光谱曲线对应的特征波段反射率与叶绿素浓度实测值的相关系数；基于与各所述第一像元光谱曲线对应的相关系数对各所述第一像元光谱曲线进行筛选，获得用于进行模型训练的目标像元光谱曲线；在计算相关系数r时，采用皮尔逊相关系数r来描述特征波段反射率与叶绿素a浓度的线性关联度；若r0，表示叶绿素a浓度与其呈正相关，若r0，表示叶绿素a浓度与其呈负相关；具体计算公式为： 公式中，n为采样站点数；x为特征波段反射率，即为单波段反射率或波段反射率组合值；y为叶绿素a浓度实测值；分别为x、y的均值；基于所述叶绿素浓度反演模型对所述目标区域的高光谱遥感影像进行叶绿素浓度的反演；采用的波段组合方式包括单波段与波段差值的比值、波段比值、波段差值和波段乘积；采用B22B22-B19波段组合为自变量，以叶绿素a浓度为因变量建立反演模型；反演模型的表达式为：y＝Ax2-Bx+C其中，y为叶绿素a浓度值，x为波段组合方式B22B22-B19，A、B和C分别为根据特征波段反射率以及与叶绿素浓度实测值进行模型训练所获得的参数。

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百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于高光谱遥感的水体叶绿素浓度反演方法及装置