基于遥感影像的木兰溪水质参数反演 |
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作者姓名: | 胡晴晖 宋金玲 黄达 丁琳 林琢 胡家诚 |
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作者单位: | 福建省近岸海域环境监测站, 福建 莆田 351106;河北科技师范学院数学与信息科技学院, 河北省农业数据智能感知与应用技术创新中心, 河北 秦皇岛 066004;河北科技大学经济管理学院, 河北 石家庄 050025;中国科学院空天信息创新研究院, 北京 100000;莆田市河务管理中心, 福建 莆田 351100 |
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基金项目: | 国家重点研发计划项目 (2019YFC1407903);河北省重点研发计划项目 (21370103D);河北省自然科学基金面上项目(D2019407046);2021年度河北省社会科学发展研究课题 (20210201445) |
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摘 要: | 水质监测对水环境评价及污染预防至关重要,但地面监测成本高、监测面积有限等,难以满足实时、大范围监测的要求。为了更好地解决该问题,基于遥感影像的空中监测技术越来越得到研究人员的青睐。以木兰溪为研究区,利用和地面监测数据同步的Landsat-8卫星遥感影像数据,对木兰溪的典型水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演问题进行研究。首先,根据Landsat-8的水体敏感波段,分别选取总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数的反演特征波段组合为(b1-b2)/(b2+b3),(b1-b2)/(b3-b4),b2/(b1+b4),b1/b2;其次,利用反演特征波段组合分别构建总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数浓度的SVR(Support Vector Regression)反演模型,通过IPSO算法对SVR模型的参数进行优选;然后,将IPSO-SVR反演模型和统计回归反演模型、广义回归神经网络(GRNN)反演模型在验证集上进行评估,以平均绝对误差和均方根误差作为评价指标进行对比分析,结果表明IPSO-SVR反演模型的平均绝对误差和均方根误差最小,说明IPSO-SVR反演模型具有较高的精度和较好的实用性...
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关 键 词: | 遥感影像 反演 水质参数 改进的粒子群优化 支持向量回归 |
收稿时间: | 2022-02-10 |
修稿时间: | 2022-11-14 |
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