基于深度神经网络算法的水体透明度反演方法

喻臻钰; 杨昆; 罗毅; 商春雪; 赵磊

首页> 中文期刊> 《生态学报》 >基于深度神经网络算法的水体透明度反演方法

基于深度神经网络算法的水体透明度反演方法

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

水体透明度能够直观反映湖泊水质状态,掌握长时间大尺度湖泊水体透明度是控制和改善湖泊水生态环境的关键.由于滇池的水质原位监测工作起步较晚,导致长时间序列的历史湖泊水体透明度数据的缺失.为此,以滇池为研究区,以深度神经网络算法为理论基础,以原位监测和MODIS遥感影像为数据,对2001年1月1日-2018年12月31日滇池水体透明度进行反演,并利用地理空间分析方法探讨了滇池湖泊水体透明度时空变化特征.研究结果表明:(1)提出的反演模型具有较好的性能(RMSE=0.1359,MAE=0.1134),能够客观反映湖泊水体透明度状况;(2)时间变化特征分析结果表明,滇池水体透明度总体呈现下降趋势,综合变化率为-0.08 m/10 a;(3)空间变化特征分析结果表明,水体透明度较高的区域下降率较大,水体透明度较低的区域变化趋势相对稳定,距离城区及居民区较近的水体透明度相对较低;人类活动将成为影响滇池水体透明度变化的重要因素,同时也是造成滇池水体污染的主要因素.

著录项

来源
《生态学报》 |2021年第6期|2515-2524|共10页
作者
喻臻钰; 杨昆; 罗毅; 商春雪; 赵磊;
展开▼
作者单位

云南师范大学地理学部昆明650500;

云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心昆明650500;

云南师范大学地理学部昆明650500;

云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心昆明650500;

云南师范大学地理学部昆明650500;

云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心昆明650500;

云南师范大学教务处昆明650500;

云南师范大学信息学院昆明650500;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
水体透明度; MODIS; 深度神经网络; 时空变化特征;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于EnMAP卫星和深度神经网络的LAI遥感反演方法 [J] . 李雪玲 ,董莹莹 ,朱溢佞 . 红外与毫米波学报 . 2020,第001期
2. 基于水体光学分类的鄱阳湖悬沙浓度反演方法研究 [J] . 况润元 ,赵艳福 ,罗卫 . 水文 . 2017,第006期
3. 基于TM数据北京城区水体叶绿素a浓度反演方法研究 [J] . 史明 ,王昉 ,黎聪 . 环境科技 . 2012,第006期
4. 基于PCA和BP的水体Chl-a含量高光谱反演方法 [J] . 吕良军 ,梁童 . 人民黄河 . 2011,第008期
5. 基于神经网络的黄东海春季二类水体三要素浓度反演方法 [J] . 仲京臣 ,汪小勇 ,陈清莲 . 海洋技术 . 2005,第004期
6. 基于半分析模型的太湖水体透明度遥感反演 [C] . 戴红亮 ,吕恒 ,李云梅 . 第十八届中国环境遥感应用技术论坛 . 2015
7. 宁夏沙湖水体透明度时空变化特征与影响因素研究 [A] . 李晓宇 . 2018

基于深度神经网络算法的水体透明度反演方法

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅