【R语言遥感技术】“R+遥感”的水环境综合评价方法

R语言在遥感领域中是一个强大的工具，它提供了一系列的功能和优势，使得遥感数据的分析和应用更加高效和灵活。以下是R语言在遥感中的具体应用：

1. 数据处理：R语言可以处理和清洗遥感数据，包括数据转换、滤波处理、去噪和数据融合。

2. 空间分析：R提供了丰富的空间分析工具，可以进行空间自相关分析、热点分析、空间插值等。

3. 图像分类：利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络，进行遥感图像的监督和非监督分类。

4. 时间序列分析：R语言可以处理时间序列遥感数据，分析季节性变化、趋势和周期性。

5. 地理统计：R语言可以进行地理加权回归（GWR）、空间自回归（SAR）等地理统计分析。

6. 可视化：R语言提供了强大的可视化工具，如ggplot2，用于创建高质量的地图和图表。

7. 遥感产品开发：R语言可以用于开发遥感应用程序，如Web地图服务和桌面应用程序。

8. 大数据分析：R语言可以处理和分析大规模遥感数据集，包括多光谱和高分辨率数据。

9. 模型构建：R语言可以构建和评估各种统计和机器学习模型，用于预测和模拟。

10. 遥感指数计算：R语言可以计算各种遥感指数，如植被指数（NDVI）、水体指数（NDWI）等。

11. 数据同化：R语言可以用于遥感数据的同化处理，以便于比较和分析。

12. 遥感数据集成：R语言可以集成来自不同传感器和平台的遥感数据。

R语言的灵活性和丰富的包生态系统使其成为遥感数据分析的首选工具之一。通过R语言，研究人员和专业人士可以更深入地探索和利用遥感数据。

1、R语言基础应用及水环境数据分析方法

2、水环境遥感数据预处理方法

3、水线提取——水体指数与阈值混合法（遥感）

4、水深提取——多元回归分析方法（R语言+遥感）

5、水温提取——支持向量机方法（R语言+遥感）

6、水质提取——神经网络分析方法（R语言+遥感）

7、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

1.1 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

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

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

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

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

（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

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

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

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

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

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