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近年来随着人类的活动日益加剧,水体富营养化问题已经严重威胁到湖泊生态安全。为了快速并准确地获取藻华爆发的范围,本文提出浮游藻类指数线性拟合模型（FAI linear fitting model, FAI-L）。在以往的研究中,NDVI(normalized difference vegetation index)已经广泛应用于藻华的识别中,且采用坡度计算获取NDVI阈值的方法也得到验证,相对于NDVI,FAI对环境条件的改变敏感度较低,且由于FAI增加了短红外波段,能够有效地降低部分大气和薄云的影响,对藻华的识别有较高的精度,但是FAI识别藻华的阈值如何确定的问题没有有效的解决办法。本文通过建立NDVI与FAI的线性拟合方程,利用NDVI阈值确定FAI阈值,能够有效地解决FAI阈值确定问题。通过Landsat8和Sentinel-2的提取结果显示：（1）FAI-L相对于NDVI提取结果在精度上有较大提升。采用该方法对于Landsat8影像的藻华提取精度为97.16%,相对于NDVI的提取精度（91.72%）提高了5.44%。（2）以Sentinel-2数据为基础探究FAI-L的适用性情... 相似文献
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