水环境遥感分析！R语言编程+多源遥感数据预处理；水体指数计算、水深回归分析、水温SVM预测、水质神经网络建模及科研级可视化制图

系统性地整合R语言编程、遥感数据处理及机器学习建模，涵盖水线提取（水体指数与阈值法）、水深反演（多元回归）、水温预测（支持向量机）、水质评估（神经网络）等核心内容，并结合科研级可视化制图方法，帮助读者从数据预处理到模型构建，最终生成高质量的分析结果与图表。无论是环境科学、遥感应用，还是水文生态领域的研究者，均可掌握“数据—模型—可视化”全流程技术，提升水环境遥感分析的效率与精度，为学术研究、环境评估及决策支持提供有力工具。

【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）

专题一 R语言概述

1.R语言特点、安装

2.安装RStudio下载地址、安装步骤、软件配置

3.第一个程序Hello world

R语言数值计算、R语言常用函数、R语言数据输入方法

4.案例形式的R语言语法基础学习

（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

专题二 遥感数据预处理

1.遥感水环境污染评价理论（1）水环境遥感原理（2）水环境遥感建模方法

2.遥感数据获取方法

3.遥感数据辐射校正方法（1）加载和显示数据（2）辐射定标（3）大气校正

4.遥感数据高清融合方法（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

1.水体指数计算（1）加载数据（2）计算水体指数

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

3.裁剪湖泊数据

专题四 水深提取——多元回归分析方法

1.应用太阳辐射波段的模型理论

2.水深数据的获取方法

3.加载影像

4.水面实测数据

5.假设条件

6.数据整理

7.将数据导入R语言

8.采用R语言进行相关性检验（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

9.数字制图

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

专题五 水温提取——支持向量机方法

1.水体表面温度反演的原理

2.Landsat8卫星热红外波段

3.热辐射传导方程

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.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

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

专题六 水质提取——神经网络分析

1.水体成分反演的原理

2.加载影像

3.建立成分含量指数模型

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

5.水面实测数据与光谱参量的数据集

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

专题七 水环境遥感信息提取结果的可视化制图

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

2.水深与水温相关系数图（1）相关热力图（2）变化情况图

3.水温数据的可视化制图（1）散点分布图（2）柱状分布图

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

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