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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明公开了一种Sentinel‑2卫星影像重构的水体叶绿素a浓度反演方法，基本步骤为：基于Sentinel‑2光谱响应函数计算实测高光谱的等效反射率，实现Sentinel‑2卫星影像与实测高光谱反射率的匹配；基于等效反射率和实测叶绿素a浓度，利用Pearson相关系数法确定叶绿素a敏感特征；使用SVR、RF、BPNN进行等效反射率敏感特征与Sentinel‑2遥感反射率敏感特征的融合，得到重构后的Sentinel‑2遥感反射率敏感特征；基于重构后Sentinel‑2遥感反射率敏感特征和实测叶绿素a浓度，利用BPNN构建叶绿素a反演模型。本发明提供的方法科学合理，利用实测高光谱反射率重构Sentinel‑2卫星影像，提高了Sentinel‑2遥感反演水体叶绿素a浓度的精度。

主权项：1.一种Sentinel-2卫星影像重构的水体叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取研究区内n个采样点的水面实测高光谱反射率和叶绿素a浓度，并下载同步过境的Sentinel-2卫星影像；2对Sentinel-2卫星影像进行预处理，提取采样点的Sentinel-2遥感反射率；3基于Sentinel-2光谱响应函数，计算实测高光谱的等效反射率；4基于等效反射率构建候选特征库，利用Pearson相关系数法确定m个叶绿素a浓度相关的敏感特征，记作vi，i＝1,2,...,m，vi为n×1的向量；叶绿素a敏感特征的选择方法具体为：将单波段的等效反射率，任意两波段的等效反射率差值和比值均设置为候选特征，构成候选特征库，计算每个候选特征与实测叶绿素a浓度的Pearson相关系数，将Pearson相关系数绝对值大于0.65的m个候选特征入选为敏感特征vi，i＝1,2,...,m；5基于步骤4筛选出的等效反射率敏感特征，计算对应的Sentinel-2遥感反射率敏感特征值，记作wi，i＝1,2,...,m，wi为n×1的向量；6进行等效反射率敏感特征vi与Sentinel-2遥感反射率敏感特征wi的融合，得到重构后的Sentinel-2遥感反射率敏感特征，记作为n×1的向量；等效反射率敏感特征与Sentinel-2遥感反射率敏感特征的融合方法为：Sentinel-2遥感反射率敏感特征wi作为输入，等效反射率敏感特征vi作为输出，使用SVR、RF、BPNN分别构建回归模型，利用MRE评价各回归模型精度并选择最佳回归模型，将Sentinel-2遥感反射率敏感特征wi输入最佳回归模型，输出重构后的Sentinel-2遥感反射率敏感特征7基于步骤6中重构后的Sentinel-2遥感反射率敏感特征和实测叶绿素a浓度，利用BPNN算法构建叶绿素a浓度反演模型；叶绿素a浓度反演模型的构建方法为：将重构后的Sentinel-2遥感反射率敏感特征矩阵作为输入，实测叶绿素a浓度作为输出，使用BPNN构建回归模型，利用R2和RMSE评价反演模型精度。

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