基于神经网络的黄柏河东支流域水质遥感估算

水质安全是水环境中的关键因素，流域中复杂的空间差异一直是水质估算精度不高的主要原因。文章提出采用一阶微分算法提高遥感影像数据与实测水质参数之间的相关性，利用遥感影像数据与流域库区空间划分条件作为BP神经网络的输入模拟流域空间结构建立高精度水质反演模型。以黄柏河东支流域尚家河水库坝址以上流域为研究对象，基于Landsat-8遥感影像数据，选取主要水质参数：氨氮、总磷、高锰酸盐指数。经验证模型达到“优”精度等级，估算值与实测值最小决定系数为0.85、最小纳什效率系数为0.82、最小百分比偏差值为-9.51%、最大均方根误差与标准值比值为0.42。从水质参数估算结果空间分布图确定流域中玄庙观水库以氨氮浓度为代表污染最为严重。