288.Water. Res.水质量监测中遥感技术的应用：从传统方法到人工智能

主要观点总结

文章全面探讨了遥感技术在水质量监测中的应用，从传统方法到基于人工智能的方法。文章的关键点包括综合性的内容回顾，技术进步的强调，特别是AI在处理复杂问题中的优势，未来研究方向的提出，以及在水质量监测中定量估算的挑战。同时，文章还讨论了遥感技术在检索水质量参数浓度方面的应用，包括多种水质量参数如叶绿素a、蓝藻色素、总悬浮物、有色溶解有机物和非光学活性成分等。最后，文章提供了五个需要进一步研究的主要问题，旨在为研究人员和相关部门提供潜在的路线图和信息支持，以便在自动化和智能化水质量遥感监测方面进行创新探索。

关键观点总结

关键观点1: 文章综合性回顾了遥感技术在水质量监测中的应用

文章全面概述了传统到基于AI的遥感技术在水质量监测领域的发展和应用。

关键观点2: 技术进步和AI的优势

文章强调了技术进步的重要性，特别是AI在处理复杂非线性问题和多源遥感数据融合方面的优势，以及提高水质量预测准确性的能力。

关键观点3: 未来研究方向和挑战

文章提出了未来研究的五个主要问题，包括提高遥感数据质量、丰富水质量检索模型的光学机制、探索更多水质量参数的遥感技术等，为水质量监测领域的研究提供了明确的方向。

关键观点4: 水质量参数的遥感检索

文章讨论了遥感在检索多种水质量参数浓度方面的应用，包括光学活性成分和非光学活性成分的检索方法，如分析/半分析、经验/半经验、AI方法等。

关键观点5: 文章的实际应用和学术价值

文章旨在为研究人员和相关管理部门提供潜在的路线图和信息支持，以便在自动化和智能化水质量遥感监测方面进行创新探索。同时，该文章的实际应用和学术价值也得到了强调。

文章预览

文章亮点： 1.综合性：文章全面回顾了从传统到基于AI的遥感技术在水质量监测中的应用。 2.技术进步：强调了AI在处理复杂非线性问题中的优势，特别是在多源遥感数据融合和提高水质量预测准确性方面。 3.未来方向：提出了未来研究的五个主要问题，为水质量监测领域的研究提供了明确的方向。 在水质量监测中，定量估算是一个关键且具有挑战性的问题。遥感技术已日益显示出其解决这些挑战的潜力。结合经验波段比方法、分析生物光学模型和半经验三波段模型等检索算法的遥感图像，使得能够高效、大规模、实时获取水质量分布特征，克服了传统监测方法的局限性。此外，人工智能（AI）以其强大的自主学习能力和解决复杂问题的能力，能够处理不同光谱带的表观光学特性与各种水质量参数浓度之间的非线性关系。本综述全面概述了遥感在检 ………………………………