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利用2016—2020年Sentinel 2多光谱遥感影像和同步实测叶绿素a浓度数据,提出了一种基于特征选择和机器学习的叶绿素a遥感反演方法,并应用于阳澄湖。结果表明,特征选择方法在反演模型的自变量选取上具有较好的应用效果,基于此建立的随机森林模型在阳澄湖叶绿素a反演上具有较优的验证精度;2016—2020年阳澄湖叶绿素a浓度总体呈上升趋势,2018年浓度有所降低;阳澄东湖叶绿素a浓度相对较低,叶绿素a浓度高值区集中分布于阳澄西湖中部和北部,入湖河道带来的营养盐可能是引起该区域叶绿素a浓度升高的主要原因。  相似文献   
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