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作者：韦承果;邱银国;王崇倡;朱伟;孟迪;
单位：辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与流域水安全全国重点实验室;山东省国土测绘院;昆明市滇池高原湖泊研究院;
摘要：受太阳耀斑、云层遮挡等因素影响，卫星遥感数据中经常存在无效像素，导致卫星产品中经常出现大范围缺失内容，在支撑湖泊水环境监管中存在很大局限性。针对该问题，提出一种基于历史数据的湖泊水环境卫星遥感产品优化方法。首先，选取关键水质和气象因子，基于机器学习方法构建了不同数据之间的相似性匹配模型；在此基础上，对于待优化的卫星遥感产品中的缺失内容，利用历史数据中的相应内容对其进行重建。以2022—2023年巢湖叶绿素a产品(卫星数据源为Aqua MODIS)为实验数据，对该方法进行了测试应用。结果表明，优化后的产品与原始遥感产品间的峰值信噪比数值中，大于30 dB的比例达到86.7%。对比实验结果表明，该方法的缺失内容重建精度高于传统的双线性插值法和多时序合成影像方法。
关键词：湖泊水环境;;卫星遥感;;叶绿素a;;缺失内容重建;;巢湖
基金资助：国家重点研发计划(2023YFD1702104);; 云南省省市一体化专项(202202AH210006);; 国家自然科学基金(42101433)
