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【文献精选】J Clea Prod|利用遥感和混合机器学习模型评估孙德尔本红树林占主导地位的河口生态系统水质的年内和年际变化
生态环境视界
2025-08-28 08:00
文章摘要
背景：沿海水体因人口增长、城市化及工业活动扩大而面临严重污染威胁，持续监测对维持海洋生态系统至关重要。研究目的：评估印度和孟加拉国边界的孙德尔本斯河口系统水质在2021-2022年的年内和年际变化，利用Landsat 8卫星数据和现场测量参数，结合随机森林等机器学习模型进行预测。结论：季风期间水质相对较好，营养盐和溶解氧浓度较高；随机森林模型预测精度最优；研究强调了季风降雨对维持水质的重要性，并证明遥感和机器学习在沿海水质监测中的有效性，为决策者提供可持续管理策略。
查看文献：
Assessing intra and interannual variability of water quality in the Sundarban mangrove dominated estuarine ecosystem using remote sensing and hybrid machine learning models
查看期刊：
Journal of Cleaner Production
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