清河水库水体高锰酸盐指数遥感反演模型研究

发布时间：2019-02-27 09:27

【摘要】：以清河水库为研究区,选用landsat8卫星OLI数据与同步实测高锰酸盐指数(COD_(Mn)),通过SPSS软件分析OLI数据的单波段及波段组合与实测COD_(Mn)之间的相关关系,建立比值线性回归模型和比值非线性最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,对清河水库COD_(Mn)进行定量遥感反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型更适合于清河水库COD_(Mn)的定量反演研究。LS-SVM模型将预测值与实测值的相关系数R~2从0.693 1提升到0.942 7、误差的算数平方根RMSE从4.76减低到2.71、平均相对误差从7.89%减小到6.26%,利用LS-SVM模型明显提高了清河水库COD_(Mn)的反演精度。
[Abstract]:Landsat8 satellite OLI data and synchronous measured permanganate index (COD_ (Mn),) were used to analyze the correlation between the single band and band combination of OLI data and the measured COD_ (Mn) by SPSS software, taking Qinghe Reservoir as the study area. The ratio linear regression model and the ratio nonlinear least squares support vector machine (LS-SVM) model were established to study the quantitative remote sensing inversion of COD_ (Mn) in Qinghe Reservoir. The results show that the LS-SVM model is more suitable for the quantitative inversion of COD_ (Mn) in Qinghe Reservoir than the ratio linear regression model. The LS-SVM model increases the correlation coefficient between predicted and measured values from 0.693 1 to 0.942 7, The square root RMSE of the error is reduced from 4.76 to 2.71, and the average relative error is reduced from 7.89% to 6.26%. The LS-SVM model is used to improve the COD_ (Mn) inversion accuracy of Qinghe Reservoir.
【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;朝阳市水务局;
【基金】：辽宁省水利厅项目(2016JSFW-183)
【分类号】：X524;X87

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本文编号：2431331