基于GA-PLS算法的河网水体化学需氧量高光谱反演

发布时间：2022-01-08 11:21

　　【目的】建立河网水体化学需氧量（COD）高光谱反演模型,验证遗传-偏最小二乘（GA-PLS）算法对建模效果的改善作用【。方法】采集广东省中山市146个点位的水体高光谱数据和COD质量浓度实测数据,通过GA-PLS算法对高光谱反射率数据进行特征波段筛选后建立COD质量浓度反演模型,并比较输入变量为不同特征波段组合时模型反演效果差异。【结果】基于GA-PLS算法的COD质量浓度高光谱模型反演效果优于全谱段PLS模型,验证集RMSEP最小为4.887 mg/L,较全谱段PLS模型降低11.4%;以筛选得到的74个波段（占全波段数的2.9%）作为输入变量时,模型仍可保持良好的稳定性和反演精度;GA-PLS算法筛选得出的部分特征波段与水体中藻类、悬浮颗粒物的吸收特征波段一致,筛选结果具有合理性和指示意义。【结论】通过GA-PLS算法可对高光谱数据进行特征波段筛选,实现数据降维优化,进一步简化模型;在样本COD质量浓度主要分布范围内,GA-PLS算法模型有良好的反演精度和水质类别分类准确性。该方法在河流COD快速监测中具有良好的应用前景。 

【文章来源】：灌溉排水学报. 2020,39(09)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

GA-PLS算法实现流程图

在400～700 nm波段范围内水体光谱反射率对低COD质量浓度水体有较好的区分度，Ⅱ类水质水体光谱反射率在此波段范围内均显著高于其他水质类别的水体；而在波长大于720 nm的波段范围内，则出现Ⅳ类水质水体的光谱分辨率高于Ⅲ类水质水体的现象。表明水体光谱反射率与COD质量浓度存在一定的相关性，但在不同波段范围内相关关系特征规律不同；总体上表明基于光谱分辨率的水体COD质量浓度反演具有较好的可行性。2.2 波段筛选过程及结果

样本集数据经过10次GA-PLS重复运算，得到的入选波段及累积入选频率见图3。图3显示在610～660、680～730、840～870 nm等波段范围内均有连续的波段入选；入选频率最高为650、720、763、818、842、873 nm附近波长的波段，上述波段入选频率均超过20%；入选频率较低的波段范围为400～430、530～560、780～800 nm，表明该上述波段范围内的水体光谱反射率可能与COD质量浓度相关性较低。2.3 水质反演模型预测效果及评价

【参考文献】：
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本文编号：3576463