湖泊富营养化是目前公众和政府关注的热点问题之一。热红外遥感技术被广泛应用于识别入湖地下水排泄区，但传统热红外遥感方法并未考虑冻结湖泊表面覆盖的积雪和冰层对反演湖水表面温度的影响，限制了其识别入湖地下水排泄区的精度和适用性。基于遗传算法-支持向量回归（geneticalgorithm-supportvector regression,GA-SVR）模型和中分辨率成像光谱仪（moderate resolution imaging spectoradiometer,MODIS）遥感数据开展了对东北季节性冻土平原区典型湖泊查干湖湖水表面温度的反演与预测研究，识别了不同时期入湖地下水的排泄区。结果表明：GA-SVR模型可将冰封期热红外遥感法反演湖水表面温度的R2由0.69提高到0.95，其识别的入湖地下水排泄区与湖泊中高222Rn浓度的分布区域一致。研究结果可为有效识别查干湖营养物质主要来源和查干湖水环境安全管控提供科技支撑。

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