巢湖蓝藻水华监测：ETM+影像与时空分布分析

"基于ETM+影像监测的蓝藻水华时空分布特征" 本文是一篇首发论文，由张晓忆和景元书等人撰写，研究的主要内容是利用ETM+（Enhanced Thematic Mapper Plus）遥感影像来监测蓝藻水华的时空分布特征。蓝藻水华对水环境的影响日益引起人们的重视，因此，及时、准确地监测湖泊中的蓝藻水华成为湖泊水质保护的关键。研究团队选取了2010年8月份的8景巢湖（Chao Lake）水域ETM+遥感影像作为数据源。 在数据处理上，他们采用了改进的归一化差异水体指数（MNDWI，Modified Normalized Difference Water Index）来精细化提取水体信息，这是一种遥感图像处理技术，用于识别和区分水体与其他地物。接着，结合NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）植被指数模型和湖面水温反演模型，对巢湖水体中的蓝藻动态进行了快速监测和预测。NDVI是衡量植被覆盖度和生长状况的重要指标，而湖面水温反演模型则能够估算水体表面的温度，这两者对于理解蓝藻的生长条件至关重要。 通过对这些遥感数据的分析，研究人员揭示了巢湖蓝藻水华的年度变化规律，并绘制了2010年8个时期的水华分布图。这些成果不仅有助于深入理解蓝藻水华的发生机制，也为湖泊水污染的治理和水环境的改善提供了科学依据，有利于制定更有效的环境保护策略和决策。 关键词涉及蓝藻水华、MNDWI指数、NDVI植被指数以及水面温度反演算法，表明该研究涵盖了遥感监测、水环境科学、生态学等多个领域，具有较高的学术价值和技术实用性。文章的分类号为X87，这通常代表环境科学与资源利用类的文献。 这篇研究通过遥感技术的应用，为蓝藻水华的监测提供了新的方法，其结果对于提升湖泊管理和环境保护的科学性具有重要意义。