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作者：王健;张逸飞;智力;王玉;
单位：河南农业大学信息与管理科学学院;
摘要：蓝藻水华的暴发会对水体生态系统造成严重影响，不同的蓝藻水华监测方法得到的结果存在较大差异。以太湖为研究对象，利用MODIS影像产品和地表分类数据，提取了太湖水域范围，并分别采用波段比值、归一化植被指数、浮游藻类指数和支持向量机、随机森林等算法提取了2010—2022年太湖蓝藻的暴发区域。通过对比分析，评价了各种方法基于MODIS影像对太湖蓝藻水华空间和时间的监测效果及适用性。5种方法的结果表明：太湖蓝藻水华2010—2014年趋于稳定，2015年开始暴发，之后规模逐渐增大，并于2021年达到顶峰，然后在2022年突然大幅度下降；支持向量机算法监测结果的一致性最好，平均Kappa系数达到0.77,结果最准确和稳定；归一化植被指数监测结果的一致性较差，平均Kappa系数仅为0.61,结果存在较大不确定性。与太湖藻华产品对比后发现，各方法在准确性和稳定性上存在差异，支持向量机算法在监测中表现最佳应优先考虑使用。但单一方法都存在不足，需进一步优化和融合，找到最适合特定场景的解决方案。
关键词：蓝藻水华;;太湖;;遥感监测;;MODIS数据
基金资助：国家自然科学基金项目(42101362);; 河南省科技攻关项目(232102111123)
