空地协同模式在城市水环境监测中的应用研究

传统水质监测方法耗时且费力，而基于高光谱的水质监测技术可实现对水质的快速、直观、原位监测。以扬州古运河三湾段为研究区域，基于无人机高光谱成像仪与水质走航监测船相配合，采用空地协同模式和偏最小二乘回归算法对总磷（TP）、总氮（TN）、氨氮（NH₃-N）、高锰酸盐指数（I_Mn）4个水质参数进行定量反演研究。结果表明：该反演模型的决定系数（R²）为91%～97%；拟合效果依次为NH₃-N＞I_Mn＞TN＞TP；各指标反演误差绝对值为0.2%～4%。该方法具有较好的反演效果，可快速、准确地获取城市河道水质分布情况，适用于城市水环境监测。     

基于高光谱技术的土壤镉污染分级评价研究

提出一种利用高光谱技术进行土壤镉污染分级评价的方法。以FieldSpec 3地物光谱仪采集厂矿区土壤光谱反射率175份,随机分成校正集（135份）和检验集（40份）。光谱经小波去噪和标准归一化（SNV）处理后,以主成分分析法（PCA）降维。将降维所得的前5个主成分数据为输入变量,分别采用Fisher线性判别、Byes逐步判别、模糊模式识别、BP-ANN判别以及SVM 5种方法建立了土壤镉污染分级评价模型,并利用40个未知样对模型进行检验。结果表明：Fisher线性判别准确率为77.5%,Byes逐步判别与模糊模式识别预测为80.0%,BP-ANN模型预测精度为82.5%,SVM模型预测精度最高,达85.0%。说明采用高光谱技术进行土壤镉污染分级评价是可行,其中SVM是建模的优选算法。