【摘 要】
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水是人类生存发展所需要的重要资源,由于人类生产、生活的影响,越来越多的河流受到污染导致水质下降,因此,对水资源进行监测、治理和保护尤为重要。针对传统的水质监测技术费时费力、成本昂贵、无法检查大面积流域等缺点,遥感监测技术所具有的动态周期性、成本低、范围广等优势使之成为水质监测的热门方法之一。本文以福建省莆田市的木兰溪为研究区域,基于监测点的实测水质数据及同步的Landsat-8遥感影像数据构建实验
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水是人类生存发展所需要的重要资源,由于人类生产、生活的影响,越来越多的河流受到污染导致水质下降,因此,对水资源进行监测、治理和保护尤为重要。针对传统的水质监测技术费时费力、成本昂贵、无法检查大面积流域等缺点,遥感监测技术所具有的动态周期性、成本低、范围广等优势使之成为水质监测的热门方法之一。本文以福建省莆田市的木兰溪为研究区域,基于监测点的实测水质数据及同步的Landsat-8遥感影像数据构建实验样本,选取水质参数TP、TN相关性较高的波段组合作为反演特征波段,以此为基础构建TP、TN的线性回归和GRNN反演模型,并在木兰溪水体上进行反演应用。主要研究内容如下:（1）遥感影像预处理及实验样本构建。首先对选取的木兰溪遥感影像进行辐射定标、大气校正预处理操作,然后将各个监测点位的实测水质数据和同步遥感影像的光谱反射率数据相结合构建实验样本。（2）Landsat-8遥感影像的反演特征波段选取。在分析反演敏感波段的基础上,利用皮尔逊相关系数选取水质参数TP、TN相关性较高的波段组合作为反演特征波段,TP的反演特征波段为b1/b2和（b1-b2）/（b2+b3）,TN的反演特征波段为b4/（b1+b3）和（b1-b2）/（b3-b4）。（3）构建TP和TN的线性回归反演模型。基于训练样本集,以特征波段组合为自变量,分别建立TP和TN浓度的线性、二次、三次、幂、S和指数函数,通过验证样本的检验和对比分析,选出TP的最佳反演模型为Y=0.22 e-8.079x（x=（b1-b2）/（b2+b3））、TN的最佳反演模型为Y=0.224 e5.205 x（x=b4/（b1+b3））。（4）构建TP和TN的GRNN反演模型。将反演特征波段作为特征值,水质参数浓度作为目标值,分别构建TP、TN的GRNN水质参数反演模型,其中GRNN的平滑因子σ通过粒子群算法进行优化。实验结果表明特征值是b1/b2时,TP的GRNN反演模型精度最高;特征值是b4/（b1+b3）时,TN的GRNN反演模型的预测效果最好。（5）水质参数反演算法应用。利用效果较好的GRNN反演模型,对2017和2018年两幅遥感影像中木兰溪八二一街到遮浪小学段的TP和TN浓度进行反演,根据反演结果对TP、TN浓度的空间分布情况进行分析,并对水质分级情况的时间演化进行分析。
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