清河水库叶绿素a浓度反演模型研究

发布时间：2017-11-29 04:02

  本文关键词：清河水库叶绿素a浓度反演模型研究

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【摘要】：针对无法及时、准确获取清河水库叶绿素a浓度情况,提出比值线性回归模型与最小二乘支持向量机两种遥感反演模型对清河水库叶绿素a浓度进行预测。通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与叶绿素a浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库叶绿素a浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型更适用于清河水库叶绿素a的反演研究。LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.635提高到0.966,均方根误差从4.83减小到2.67,平均相对误差从16.43%减小到7.21%,利用LS-SVM模型对叶绿素a浓度的反演精度显著提高。
【作者单位】： 沈阳农业大学水利学院;沈阳工学院能源与水利学院;吉林农业科技学院;
【基金】：辽宁省科学事业公益性研究基金项目(2011005002) 农业部公益性行业科研专项经费项目(200903007)
【分类号】：X87;TP79
【正文快照】： 0引言清河水库作为辽河中游一级支流清河干流上的大II型水库,承担着防洪、灌溉、养鱼和备用水源的重要任务;如果水体处于富营养化状态,则会使水体表面形成“绿色浮渣”造成鱼类死亡,进而严重影响水体的水质和水库的运行,因此准确、快速、客观地获取清河水库的水质情况变得尤为

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本文编号：1236086