系統性地整合R語言編程、遙感數據處理及機器學習建模，涵蓋水線提取（水體指數與閾值法）、水深反演（多元回歸）、水溫預測（支持向量機）、水質評估（神經網絡）等核心內容，并結合科研級可視化制圖方法，幫助讀者從數據預處理到模型構建，最終生成高質量的分析結果與圖表。無論是環境科學、遙感應用，還是水文生態領域的研究者，均可掌握“數據—模型—可視化”全流程技術，提升水環境遙感分析的效率與精度，為學術研究、環境評估及決策支持提供有力工具。

【目標】：

1、掌握R語言基礎應用及水環境數據分析方法

2、掌握水環境遙感數據預處理方法

3、掌握水線提取——水體指數與閾值混合法（遙感）

4、掌握水深提取——多元回歸分析方法（R語言+遙感）

5、掌握水溫提取——支持向量機方法（R語言+遙感）

6、掌握水質提取——神經網絡分析方法（R語言+遙感）

7、掌握水環境遙感信息提取結果的可視化制圖方法（R語言）

專題一 R語言概述

1.R語言特點、安裝

2.安裝RStudio下載地址、安裝步驟、軟件配置

3.第一個程序Hello world

R語言數值計算、R語言常用函數、R語言數據輸入方法

4.案例形式的R語言語法基礎學習

（1）讀取水環境數據源（2）設置路徑（3）使用read.csv讀取數據（4）根據數據類型進行轉化（5）水環境數據基礎分析（6）水環境數據高級分析（7）基于決策樹預測驗證正確數據特點（8）基于混淆矩陣驗證預測結果

專題二 遙感數據預處理

1.遙感水環境污染評價理論（1）水環境遙感原理（2）水環境遙感建模方法

2.遙感數據獲取方法

3.遙感數據輻射校正方法（1）加載和顯示數據（2）輻射定標（3）大氣校正

4.遙感數據高清融合方法（1）融合的原理（2）Gram-Schmidt融合的實現

專題三 水線提取——水體指數與閾值混合法

1.水體指數計算（1）加載數據（2）計算水體指數

2.閾值法確定水線（1）感興趣區的建立（2）背景像素設置為0（3）閾值的實現（4）水線的提取

3.裁剪湖泊數據

專題四 水深提取——多元回歸分析方法

1.應用太陽輻射波段的模型理論

2.水深數據的獲取方法

3.加載影像

4.水面實測數據

5.假設條件

6.數據整理

7.將數據導入R語言

8.采用R語言進行相關性檢驗（1）相關性檢驗原理（2）R語言語法（3）進行相關性分析（4）繪制相關性圖（5）建立多元線性回歸模型（6）水深的多元線性回歸模型

9.數字制圖

10.精度驗證（1）打開結果影像（2）打開精度評價模板（3）查詢實測水深（4）分析提取精度

專題五 水溫提取——支持向量機方法

1.水體表面溫度反演的原理

2.Landsat8衛星熱紅外波段

3.熱輻射傳導方程

4.地表熱信息的提取方法實現（1）打開數據（2）圖像輻射定標（3）地表比輻射率計算（4）黑體輻射亮度與地表溫度計算（5）地表溫度計算結果（6）圖像裁剪（7）顏色制圖（8）溫廓線的制作（9）采集精確地理位置的溫度值

5.水溫預測的R語言實現（1）技術背景（2）導入數據（3）數據的預覽與檢查（4）使用支持向量機完成數據分類（5）基于支持向量機訓練模型實現水溫預測

6.R語言繪制預測值與實測值的對比圖（1）繪制基本散點圖（2）基于顏色和點形對數據進行分組（3）映射連續型變量（4）處理散點重疊（5）添加回歸模型擬合線（6）向散點圖添加邊際地毯（7）向散點圖添加標簽

專題六 水質提取——神經網絡分析

1.水體成分反演的原理

2.加載影像

3.建立成分含量指數模型

4.生成12個參量的光譜數據集（1）LayerStacking生成數據集（2）提取采樣點的光譜參量

5.水面實測數據與光譜參量的數據集

6.R語言預測水質成分含量（1）技術背景（2）導入數據（3）安裝nnet包（4）預測葉綠素、氮、磷、鉀含量（5）繪制葉綠素、氮、磷、鉀神經網絡圖

專題七 水環境遙感信息提取結果的可視化制圖

1.葉綠素、泥沙、懸浮物關系圖（1）單色顯示圖（2）漸變色填充顯示圖（3）漸變色與不同形狀填充顯示圖

2.水深與水溫相關系數圖（1）相關熱力圖（2）變化情況圖

3.水溫數據的可視化制圖（1）散點分布圖（2）柱狀分布圖

4.水質數據的可視化制圖（1）時間序列峰巒圖（2）量化波形圖（3）日歷圖

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