基于遥感影像的太湖蓝藻水华信息提取方法研究开题报告

1. 研究目的与意义

研究背景：

太湖位于我国长江三角洲的核心区域, 湖泊水面面积为2338.1km2, 平均水深1.2m, 是我国第三大淡水湖。太湖流域的主要行政单元分属江苏、浙江、上海二省一市。流域内除包含上海市全境外, 还分布有杭州、苏州、无锡、常州、嘉兴、湖州等著名城市。历史上, 太湖不仅在灌溉农田、水产生产、沟通航运方面发挥了重要作用, 而且是上海、无锡、苏州等周边城市的重要水源地。因此, 保护好太湖的水资源尤为迫切与重要。

自20世纪90年代以来, 太湖的水环境形势越加严峻, 湖泊水体中氮、磷等营养物质含量过高, 加之夏秋季节湖水温度升高,水华的现象越来越多。藻类在富营养化的水体中大量繁殖，绿色的藻类生物聚集悬浮于水中或并覆盖于水体表面形成水华，导致水体缺氧，造成大量鱼虾死亡，生物链的断裂破坏了水体的生态平衡。加之蓝藻水华中含有大量的微囊藻毒素，其毒素通过饮用水给人类健康带来潜在威胁。

2. 研究内容和预期目标

研究内容：

（1）遥感数据的预处理（几何校正，大气校正等）：主要包括图像裁剪、辐射定标、相对大气校正、光谱重采样、图像配准、波段数据耦合等顺序步骤。便于获取更多的蓝藻水华的特征信息。

（2）蓝藻水华的特征 ：通过光谱特征分析结合实地调查确定目视判别的规则，为以后蓝藻水华提取结果作参照。

3. 研究的方法与步骤

研究方法：

（1）决策树模型方法：节点的阂值按照水生植物、建设用地、水体、蓝藻水华、陆生植被五类地物选取样点，分别统计r25, ndvi, nsdd的值，然后通过比较筛选来确定。首先对r25, ndvi, nsdd进行计算，在计算后的图上选取五类典型地物的样点。然后统计每类地物在各节点的最大、小值、均值等，以便获得决策树节点的阂值。

（2）ndvi研究方法：阈值提取方法中最常用的是ndvi，使用ndvi值进行梯度分级，分析蓝藻水华的暴发程度。ndvi是简单比值rvi经非线性的归一化处理得到，与植被分布密度呈线性相关。

4. 参考文献

[1]张东彦,尹勋,佘宝,丁玉婉,梁栋,黄林生,赵晋陵,郜允兵.多源卫星遥感数据监测巢湖蓝藻水华爆发研究[j].红外与激光工程,2019,48(07):303-314.

[2]李旭文,张悦,侍昊,姜晟,王甜甜,丁铭,蔡琨.基于哨兵-3a卫星olci数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用[j].中国环境监测,2019,35(03):146-155.

[3]李晟铭,刘吉平,宋开山,梁晨,高佳.基于landsat影像巢湖蓝藻水华暴发时空变化特征及其驱动因素分析[j].长江流域资源与环境,2019,28(05):1205-1213.

5. 计划与进度安排

一、研究工作准备阶段（2022.2.24——2022.3.15）：

2022.2.24——2022.3.8为准备工作阶段，包括查阅资料、实验数据收集等；

2022.3.9——2022.3.15为开题阶段，主要工作是撰写开题报告等。