基于Landsat影像的清河水库总悬浮物浓度反演模型研究

发布时间：2018-04-08 16:06

  本文选题：最小二乘支持向量机　切入点：比值线性回归模型　出处：《中国农村水利水电》2016年12期

【摘要】：为了及时、准确的了解清河水库总悬浮物浓度情况,采用Landsat卫星OLI数据,通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与总悬浮物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),对清河水库总悬浮物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模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.686提高到0.88,平均相对误差从3.52%减小到3.16%,利用LS-SVM模型对总悬浮物浓度的反演精度显著提高。
[Abstract]:The ratio linear regression model and the nonlinear least square support vector machine model are constructed for those with the largest correlation coefficients. The quantitative inversion of the total suspended matter concentration of Qinghe Reservoir by remote sensing is carried out.
【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“基于MODIS数据玉米覆盖下土壤水分监测研究”(2011005002) 农业部公益性行业科研专项经费项目“北方主要作物抗旱节水综合技术研究与区域示范-辽西北耕地土壤墒情监测及其分布规律研究与应用子课题”(200903007)
【分类号】：X524;X87

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本文编号：1722337