[发明专利]一种基于遥感藻总量的藻华预测方法

权利要求书

1.一种基于遥感藻总量的藻华预测方法，其特征在于，包括：

（1）获取待预测湖泊历史时期的遥感影像数据，基于像元FAI值将影像像元分类为藻华发生像元和藻华不发生像元，构建确定区域藻华发生与否的样本库；

样本库构建时，基于不同区域包含的藻华发生像元/藻华不发生像元占比，划分出藻华发生区域和藻华不发生区域；将遥感有效像元70%且＞5%为藻华发生像元的区域划分为藻华发生区域；将遥感有效像元70%且＞5%为藻华不发生像元的区域划分藻华不发生区域；

将藻华发生区域按藻华发生像元数目从高至低排序，取前30%作为模型输入样本；

将藻华不发生区域按藻华发生像元数目从低至高排序，取前30%作为模型输入样本；

（2）基于遥感反演估算像元尺度水柱内藻总量，计算湖区内不同区域的藻总量平均值；所述水柱内藻总量基于水柱内叶绿素a含量估算；

（3）基于历史气象数据，利用不同气象因子与藻华发生与否的统计关系遴选影响藻华发生的敏感气象因子；

（4）以藻总量平均值和遴选出的敏感气象因子为输入，以对应的藻华发生与否样本库值为输出，对Logistic模型进行训练，得到参数化的藻华发生概率Logistic预测模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感影像数据选用MODIS数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遥感影像数据为经几何校正和大气校正的遥感影像数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用遥感反演的近五日藻总量平均值和预报的次日气象数据进行次日藻华发生概率的预测。