【摘 要】
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在我国内陆水资源保护与污染治理事业中,水资源污染监测是其中的核心环节。传统水质监测方法具有需要消耗大量人力物力和时空局限性的问题,随着遥感技术和成像光谱仪的发展,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61170200);国家高分辨率对地观测系统重大专项应用(08-Y30B07-9001-13/15-01);江苏省重点研发计划项目基金(BE2015707)
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在我国内陆水资源保护与污染治理事业中,水资源污染监测是其中的核心环节。传统水质监测方法具有需要消耗大量人力物力和时空局限性的问题,随着遥感技术和成像光谱仪的发展,以及机器学习相关领域的快速发展。提出一种基于极限学习机的高分图像水质监测方法,对高分一号卫星所检测到多光谱水域图像数据信息进行数据处理,并结合部分时间段的水质检测站实测数据对处理后的WFV数据进行标记,搭建基于极限学习机模型对水域进行异常检测,定性地判断该水域是否污染,通过对太湖兰山嘴和洪泽湖盱眙淮河大桥区域的水质污染判定,结果表明本文方法对水质监测具有一定的可行性和有效性。
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