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： 基于多源遥感的星云湖水质反演研究
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | CNY20.00 (估\呈缴)学位论文 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 530000 |
| 题名责任者项： | 基于多源遥感的星云湖水质反演研究/.何孟琦著/.王建雄指导 |
| 出版发行项： | 2023.6.6 |
| 载体形态项： | 69页:;+图表:;+30cm |
| 一般附注： | 水利学院, 学号2020210065 |
| 提要文摘： | 湖泊是地表特殊的自然综合体，在人类生活和生存等领域有着不可或缺的重要地位，借助科学的研究手段，及时监测与评价湖泊的生态环境及污染状况对于水生态保护与建设至关重要。本文以玉溪市江川区境内星云湖作为研究区进行水质反演研究，结合水质检测无人船及卫星遥感技术大范围监测的优势，进而建立合适的水质参数估测模型，在反演基础上对水质进行评价分析。论文主要研究内容与结论包括以下方面： （1）由无人船等采集处理后的实测水质参数分布特征结果显示，星云湖各水质参数呈现趋势变化，有一定的空间差异性。大部分指标的平均浓度变化为北部＞南部＞中部。由标准化方差可得，除营养盐指标参数（总磷、总氮）和部分理化指标参数（高锰酸钾指数）在区域之间变化差异较小外，其余指标参数（叶绿素a、蓝绿藻、pH、溶解氧、电导率、化学需氧量、浊度）在区域间变化差异相对较大，且北部变化差异性明显。 （2）提取GF-1、Sentinel-2多光谱遥感与水质指标实测数据做相关性分析，最终利用水质敏感波段与水质浓度数据构建线性、非线性模型，实验结果显示，GF-1多光谱波段组合相较于单波段可以提高遥感数据与水质参数之间的相关性，其中叶绿素a、高锰酸钾指数的大部分回归模型拟合系数均大于0.5，叶绿素a最佳反演波段组合为Ln(B3-B1)，高锰酸钾指数最佳反演波段组合为(B1+B2+B3)/B3，两者构建反演最佳模型都为三次多项式函数模型；在 Sentinel-2构建组合光谱指数中，与叶绿素a相关性最高的是NDWI指数，构建的最优模型为S曲线函数模型，与高锰酸钾指数相关性最高为MEWI指数，精度最高的模型为三次多项式函数模型。 （3）通过GF-5高光谱数据反射率的光学性质对水体进行二次分类，分类后对高光谱进行归一化、一阶微分、二阶微分、SG滤波等多种光谱变换形式，而后构建多元回归、偏最小二乘、支持向量回归等模型，实验结果表明，各类光谱反射率与各水质参数浓度之间相关性得到明显提升，不同类别水体有着各自更强相关性的变量，多元回归模型中，所有模型中决定系数均大于0.5，DO、CODMn、TP等指标在A类水体相比B类水体的误差更低，而其余指标在A类水体中相比B类水体的误差则更高；偏最小二乘模型中，CODMn、TN、TP的模型决定系数达到0.9以上，除pH外，其余指标在A类水体中相比B类水体的误差更低，其中，CODMn、TN、TP的拟合效果最好；支持向量回归模型中，所有水质参数的模型决定系数均达到0.8以上，且在B类水体相比A类水体中的误差更低，其中，Chl-a的拟合效果最好。 （4）基于多光谱及高光谱遥感数据源，对水质参数浓度进行了一系列模型的构建和分析，使用均方根误差检验(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、纳什效率系数(NSE)等方法，来对比验证各模型间的精度。pH、DO、Chl-a的估测模型中SVR的效果较于其他模型精度更高，而CODMn 、TN、TP则是PLRS模型拟合效果更好；整体上，模型对水质参数反演精度依次是Chl-a＞CODMn＞TP＞TN＞pH＞DO。通过水质评价可看出，第一主成分中主要是高锰酸盐指数、叶绿素a、溶解氧，代表着水体耗氧量，第二主成分则包含总磷、总氮等指标，代表着水体富营养化程度。其中，高锰酸盐指数、叶绿素a、总磷指标的贡献都较为明显，这主要与星云湖的富营养化及氮磷污染有关。 |
| 并列题名： | Water quality inversion of Xingyun Lake based on multi-source remote sensing eng |
| 题名主题： | 水质反演 多光谱遥感 高光谱遥感 水体分类 学位论文 |
| 中图分类： | TP751.2-533 |
| 个人名称等同： | 何孟琦 著 |
| 个人名称次要： | 王建雄 指导 |
| 团体名称等同： | 云南农业大学 授予 |
| 记录来源： | CN YNAUL 20240528 |