基于机器学习的浐灞河水质参数遥感反演研究

王喆; 连炎清; 李晓娜; 王璇; 方焱; 徐新涵

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基于机器学习的浐灞河水质参数遥感反演研究

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西安市浐灞河水资源丰富,但受周边市区工业化与城市化开发的影响,水质较差。近年政府对浐灞河进行了重点治理,为观测其治理效果,以浐灞河下游河段为研究区,基于Sentinel-2卫星遥感影像,首先利用水体指数法提取了研究区河段水体,然后利用人工神经网络算法(ANN)与随机森林法(RF)构建总氮(TN)和高锰酸盐指数(COD Mn)水质参数反演模型,获取了整个水域水质参数的空间分布和变化特征。研究结果表明:ANN反演结果整体优于RF,ANN水质参数反演模型在该地区有良好的适用性,且精度满足模拟要求;研究区TN和COD Mn浓度值整体上分布较为均匀且波动较小,部分区域出现高值,同时TN与COD Mn也呈现出一定的季节性规律,与沿岸和上游的人类活动有关。

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来源
《人民长江》 |2022年第9期|13-18|共6页
作者
王喆; 连炎清; 李晓娜; 王璇; 方焱; 徐新涵;
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作者单位

西安地球环境创新研究院;

中国科学院地球环境研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水质监测;
关键词
水质参数; 遥感反演; 人工神经网络; 随机森林法; 浐河; 灞河;

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