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- 三峡工程对鄱阳湖水质的影响
- 作者： 朱信华 董增川 赵杰 陈淑 来源：人民黄河 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 鄱阳湖 COD 水质 三峡工程
- 描述：介绍了鄱阳湖水质现状,并通过鄱阳湖湖口水位、湖区水位、入湖五河来水及长江干流来水等,定量分析了在三峡工程初期运行的2004~2007年对鄱阳湖水质的影响。结果表明,在三峡水库蓄水期,鄱阳湖湖口
- 全文：介绍了鄱阳湖水质现状,并通过鄱阳湖湖口水位、湖区水位、入湖五河来水及长江干流来水等,定量分析了在三峡工程初期运行的2004~2007年对鄱阳湖水质的影响。结果表明,在三峡水库蓄水期,鄱阳湖湖口
- 鄱阳湖退田还湖移民生计资产调查分析
- 作者： 傅春 林永钦 来源：南昌大学学报(人文社会科学版) 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 鄱阳湖 移民 可持续生计 生计资产
- 描述：生计水平取决于所采取的生计策略,生计策略取决于所拥有的生计资产状况。在对鄱阳湖退田还湖移民生计状况调查的基础上,应用可持续生计框架对移民的人力资本、社会资本、自然资本、物质资本和金融资本等生计资产
- 全文：生计水平取决于所采取的生计策略,生计策略取决于所拥有的生计资产状况。在对鄱阳湖退田还湖移民生计状况调查的基础上,应用可持续生计框架对移民的人力资本、社会资本、自然资本、物质资本和金融资本等生计资产
- 鄱阳湖沿湖居民血吸虫病血清流行病学调查分析
- 作者： 钟子静 曾小军 姜唯声 胡位陈 兰炜明 张智珠 高晓晖 谢峰 葛军 吕尚标 来源：实验与检验医学 年份：2009 文献类型 ：期刊 关键词： 分析 流行病学 血清 血吸虫病
- 描述：～岁组最高,后逐渐下降。男性居民血吸虫平均感染率和抗体平均阳性率均高于女性。结论血吸虫病血清流行病学调查是判断一个地区血吸虫病流行现状的敏感指标,可作为血吸虫病流行病学监测的工具之一。
- 全文：～岁组最高,后逐渐下降。男性居民血吸虫平均感染率和抗体平均阳性率均高于女性。结论血吸虫病血清流行病学调查是判断一个地区血吸虫病流行现状的敏感指标,可作为血吸虫病流行病学监测的工具之一。
- 基于半经验生物光学模型的鄱阳湖水质定量反演
- 作者： 周希畅 来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 底部反射 鄱阳湖 水体固有光学特性
- 描述：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 全文：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 基于半经验生物光学模型的鄱阳湖水质定量反演
- 作者： 周希畅 来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 底部反射 鄱阳湖 水体固有光学特性
- 描述：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 全文：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 基于半经验生物光学模型的鄱阳湖水质定量反演
- 作者： 周希畅 来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 底部反射 鄱阳湖 水体固有光学特性
- 描述：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 全文：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 基于半经验生物光学模型的鄱阳湖水质定量反演
- 作者： 周希畅 来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 底部反射 鄱阳湖 水体固有光学特性
- 描述：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 全文：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
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- 作者： 周希畅 来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 底部反射 鄱阳湖 水体固有光学特性
- 描述：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 全文：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 基于半经验生物光学模型的鄱阳湖水质定量反演
- 作者： 周希畅 来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 底部反射 鄱阳湖 水体固有光学特性
- 描述：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。
- 全文：鄱阳湖对于鸟类的保护有着重要的生态价值。但是，采砂已经很大程度的伤害了当地的水文条件。因此，监测水的混浊度的工作是很重要的。本文旨在用遥感的方法和对于浅水湖适用的半经验生物光学模型来建立鄱阳湖详细水体固有光学特性库和量化水的含沙量。 GSM模型在本文中被应用，通过实地测量的水面遥感反射率来获取水体固有光学特性，然后运用实地采集并在实验室测量的悬浮泥沙和叶绿素a含量来计算详细水体固有光学特性。考虑到本模型使用了非线性回归的方法，模型输出物的不确定性也被获取了。然后，底部反射被加入到模型之中来研究底部反射的影响。在对MERIS影像进行预处理之后，模型的反演算法被应用到影像之中以获得鄱阳湖悬浮泥沙含量的图。 在获取的水体固有光学特性和测量的悬浮泥沙含量之间建立了一个很强的关系（R2=0.85）。对叶绿素a来说，这个关系（R2=0.68）不如悬浮泥沙。这个计算出来的详细水体固有光学特性然后就被另外一半的采样点进行了评价。获取的水体固有光学特性同其一起，可以给出悬浮泥沙和叶绿素a含量的结果。加入底部反射由于对水体物质含量的较弱关系，并没有改善模型的结果。在对悬浮泥沙的评价中，两个模型，没有加入和加入了底部反射的，哪一个拥有较小的误差是不明显的。GSM模型和线性回归得到的详细水体固有光学特性被应用到影像中来获取悬浮泥沙含量图。用这种方法得到的含量图是不可用的，因为在湖区只有少量的像素点仍然保存下来。BEAM中的神经网络方法被用来获取含量图。这幅含量图也暗示了在采砂经常发生的区域，悬浮泥沙含量略高一些。 有很多个因素都有可能导致不合适的加入底部反射的方法，包括底部光谱的获取和底部深度的测量等。基本的原因是在模型中加入的波段的限制性。因此也需要更深入的研究。此外，也需要时间序列的影像来研究水的混浊度的变化。