内陆水体水质参数遥感反演集合建模方法
[Abstract]:Based on the experimental data of hyperspectral, chlorophyll a, total suspended matter and turbidity obtained from June 11 to 13, 2015, the microlake was used as the research object. Three common empirical models and PSO-SVM models for remote sensing inversion of water quality parameters are constructed and their accuracy is evaluated. The inversion models that participate in the modeling of the three water quality parameters are determined, and the entropy weight method (EW-CM) is used respectively. The deterministic set modeling method represented by set pair analysis (SPA-CM) and the probabilistic set method represented by average (BMA) of Bayesian model are used to construct EW-CM,SPA-CM and BMA set models for inversion of three kinds of water quality parameters. The uncertain intervals of the three water quality parameters were obtained by Bayesian averaging method and the inversion results of each model and the set model of the three water quality parameters were compared between each model and the BMA set model. The results show that: (1) the accuracy of SPA-CM model in deterministic set model is higher than that of EW-CM model; (2) the modeling accuracy of BMA probabilistic set model is better than that of SPA-CM and EW-CM set model on the whole, and the accuracy of verification is slightly lower than that of SPA-CM model, which is similar to that of EW-CM model. (3) the probabilistic set modeling can give the uncertainty interval of the set model and each model inversion water quality parameter; (4) the deterministic and probabilistic set model can synthesize the information of each model, which makes the set model have higher modeling and verification accuracy, and reduces the uncertainty of the single model inversion water quality parameter. The inversion accuracy of water quality parameters is improved to some extent.
【作者单位】: 东华大学环境科学与工程学院国家环境保护纺织工业污染防治工程技术中心;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51309254) 国家重点研发计划资助项目(2017YFC0405801,2017YFC0405804) 中国水利水电科学研究院科研专项“十三五”重点科研项目(WR0145B272016);中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放研究基金资助项目(IWHR-SKL-201517)
【分类号】:X52;X87
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,本文编号:2412318
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