【Workshop】机器学习爆改湖泊水质监测！用Sentinel-2遥感精准反演叶绿素a

本文介绍了基于机器学习和Sentinel-2卫星遥感影像的湖泊水质监测方法，旨在解决传统水质监测方法繁琐低效的问题。背景是湖泊水质问题频发，如滇池的富营养化问题，传统监测方法难以满足大范围、高频次的需求。研究目的是通过机器学习技术，从遥感影像中自动估算叶绿素a浓度，提升监测效率和精度。结论表明，该方法不仅适用于叶绿素a监测，还可拓展到其他水质参数反演，为科研和工作提供更多可能。