WangYan2022
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“R语言+遥感”的水环境综合评价方法

【目标】：
1、掌握R语言基础应用及水环境数据分析方法
2、掌握水环境遥感数据预处理方法
3、掌握水线提取——水体指数与阈值混合法（遥感）
4、掌握水深提取——多元回归分析方法（R语言+遥感）
5、掌握水温提取——支持向量机方法（R语言+遥感）
6、掌握水质提取——神经网络分析方法（R语言+遥感）
7、掌握水环境遥感信息提取结果的可视化制图方法（R语言）

【专家】：张博士，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事机器学习、遥感技术与应用研究，主持多项国家级科研项目，编写著作3部，第一作者发表科研论文20余篇。对国内外遥感技术的多平台、多传感器应用现状，以及涉及的核心技术具有很深的理解，精通ENVI、R语言、Mathlab和Unscrambler等分析工具，具有丰富的科研及水体叶绿素、悬浮物、泥沙和黄色物质的提取经验。

>>> “R 语 言 + 遥 感” 的 水 环 境 综 合 评 价 方 法 实 践 技 术 应 用

专题一 R语言概述
1.1 R语言特点（R语言）
1.2 安装R（R语言）
1.3 安装RStudio（R语言）
（1）下载地址
（2）安装步骤
（3）软件配置
1.4 第一个程序Hello world（R语言）
（1）Hello world
（2）R语言基础
（3）R语言数值计算
（4）R语言常用函数
（5）R语言数据输入方法
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第1张图片
1.5 案例形式的R语言语法基础学习（R语言）
（1）读取水环境数据源
（2）设置路径
（3）使用read.csv读取数据
（4）根据数据类型进行转化
（5）水环境数据基础分析
（6）水环境数据高级分析
（7）基于决策树预测验证正确数据特点
（8）基于混淆矩阵验证预测结果
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第2张图片

专题二 遥感数据预处理 
2.1 遥感水环境污染评价理论（遥感）
（1）水环境遥感原理
（2）水环境遥感建模方法
2.2 遥感数据获取方法（遥感）
2.3 遥感数据辐射校正方法（遥感）
（1）加载和显示数据
（2）辐射定标
（3）大气校正
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第3张图片
2.4 遥感数据高清融合方法（遥感）
（1）融合的原理
（2）Gram-Schmidt融合的实现 

专题三 水线提取——水体指数与阈值混合法（遥感）
3.1 水体指数计算
（1）加载数据
（2）计算水体指数
3.2 阈值法确定水线
（1）感兴趣区的建立
（2）背景像素设置为0
（3）阈值的实现
（4）水线的提取
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第4张图片
3.3 裁剪湖泊数据  

专题四 水深提取——多元回归分析方法（R语言+遥感）
4.1 应用太阳辐射波段的模型理论
4.2 水深数据的获取方法
4.3 加载影像
4.4 水面实测数据
4.5 假设条件
4.6 数据整理
4.7 将数据导入R语言
4.8 采用R语言进行相关性检验
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第5张图片
（1）相关性检验原理
（2）R语言语法
（3）进行相关性分析
（4）绘制相关性图
（5）建立多元线性回归模型
（6）水深的多元线性回归模型
4.9 数字制图
4.10 精度验证
（1）打开结果影像
（2）打开精度评价模板
（3）查询实测水深
（4）分析提取精度
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第6张图片  

专题五 水温提取——支持向量机方法（R语言+遥感）
5.1 水体表面温度反演的原理
5.2 Landsat8卫星热红外波段
5.3 热辐射传导方程
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第7张图片
5.4 地表热信息的提取方法实现
（1）打开数据
（2）图像辐射定标
（3）地表比辐射率计算
（4）黑体辐射亮度与地表温度计算
（5）地表温度计算结果
（6）图像裁剪
（7）颜色制图
（8）温廓线的制作
（9）采集精确地理位置的温度值
5.5 水温预测的R语言实现
（1）技术背景
（2）导入数据
（3）数据的预览与检查
（4）使用支持向量机完成数据分类
（5）基于支持向量机训练模型实现水温预测
5.6 R语言绘制预测值与实测值的对比图
（1）绘制基本散点图
（2）基于颜色和点形对数据进行分组
（3）映射连续型变量
（4）处理散点重叠
（5）添加回归模型拟合线
（6）向散点图添加边际地毯
（7）向散点图添加标签
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第8张图片
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第9张图片 

专题六 水质提取——神经网络分析（R语言+遥感）
6.1 水体成分反演的原理
6.2 加载影像
6.3 建立成分含量指数模型
6.4 生成12个参量的光谱数据集
（1）LayerStacking生成数据集
（2）提取采样点的光谱参量
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第10张图片
6.5 水面实测数据与光谱参量的数据集
6.6 R语言预测水质成分含量
（1）技术背景
（2）导入数据
（3）安装nnet包
（4）预测叶绿素、氮、磷、钾含量
（5）绘制叶绿素、氮、磷、钾神经网络图
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第11张图片

专题七 水环境遥感信息提取结果的可视化制图（R语言）
 7.1 叶绿素、泥沙、悬浮物关系图
（1）单色显示图
（2）渐变色填充显示图
（3）渐变色与不同形状填充显示图
7.2 水深与水温相关系数图
（1）相关热力图
（2）变化情况图
7.3 水温数据的可视化制图
（1）散点分布图
（2）柱状分布图
7.4 水质数据的可视化制图
（1）时间序列峰峦图
（2）量化波形图
（3）日历图
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第12张图片
“R语言+遥感”的水环境综合评价方法_第13张图片

讨论答疑
根据科研或生产实际，提供数据，集体讨论遥感技术总体实施方案 提供若干附加材料，包括典型论文、其它软件以及学习材料
实例回顾、训练、巩固
答疑与讨论

更多学习
●HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran)模型学习
●SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术应用及典型案例分析
●HYPE分布式水文模型建模方法与案例分析
●基于Python实现的深度学习技术在水文水质领域应用
●​Delft3D水动力－富营养化模型实践应用​
●基于Delft3D模型的标量输运、波浪、拉格朗日粒子及溢油模型应用
●Delft3D建模、水动力模拟方法及在地表水环境影响评价中的应用
●AQUATOX水环境与水生态模型实践技术应用
●地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的应用及案例分析
●基于FVCOM模型的三维水动力、水交换、溢油物质扩散及输运数值模拟
●FVCOM流域、海洋水环境数值模拟方法及应用

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