基于Sentinel2的洪泽湖叶绿素a浓度时空变化简析（以2019年为例）任务书

 2023-02-16 08:02

1. 毕业设计（论文）的内容和要求

利用ACOLITE 、Python 等软件处理由Sentinel 卫星获取的遥感影像，筛选出相应符合分析的影像，利用反演模型得出洪泽湖叶绿素a浓度变化图像，从而分析2019年洪泽湖水体中叶绿素a浓度空间和时间的变化趋势。

2. 实验内容和要求

  1. 利用欧盟 Sentinel-2 卫星，获取高分辨率的遥感影像。

  2. 结合使用 ACOLITE 软件，对筛选后获得的影像进行预处理等加工，获得有关研究区域完整的数据影像。

  3. 结合 Python 编程，对洪泽湖区域遥感影像进行处理分析，利用反演模型得出2019年特定时间洪泽湖叶绿素a浓度的时空变化图像。

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    3. 参考文献

    [1]梁彦平,裴志,郭兴平.遥感监测技术在环境保护中的应用[J].中国资源综合利用,2020,38(02):135-137.

    [2]杨燕.关于遥感水质监测技术的研究[J].中国新技术新产品,2020(01):16-17.

    [3]王霞,刘雷,何跃,范宏翔.洪泽湖水体富营养化时空分布特征与影响因素分析[J].环境监测管理与技术,2019,31(02):58-61.

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    4. 毕业设计（论文）计划

    1. 选取Sentinel-2 卫星拍摄的分辨率能够满足实验要求的卫星图。

    2. 对ACOLLITE、Python 等软件有初步的了解，能够设计主要参考数据，对相应数据进行处理、分析。

    3. 对所获得的遥感卫星影像进行大气校正、像素重采样、镶嵌裁剪等数据处理，得出chl浓度参数。

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