基于多光谱遥感数据的引江河总氮含量估测模型研究

发布时间：2023-10-18 19:03

　　水资源本就稀缺,加上近些年各种不合理的利用,导致水体污染,水环境状况变得越来越严峻。其中以河湖的富营养化问题最为突出,作为影响藻类群落分布的重要环境变量,总氮含量的及时监测与防治引起了广泛关注。传统的水质监测手段费时费力,难以获取大面积宏观尺度的水质状况。随着卫星遥感技术的发展与兴起,有效弥补了传统监测的局限性,能够从一个全新的角度去研究水体水质问题,极大地推动了水质监测的发展。目前,对于水质参数总氮含量的遥感研究,大多数学者采用了基于数学统计理论的经验方法,该方法较为成熟,也是水质遥感监测3个方法中,最适用于总氮研究的方法,遥感数据源则以星载多光谱数据为主。作为东部沿海的核心城市、著名的水乡,泰州市的水体水环境问题也不容小视。为了响应市政府的生态河湖实施方案,关于全面治理河湖富营养化,严格控制总氮总磷的总量及排放,本文决定以水质参数总氮含量作为研究对象。因境内水网密布,无法逐一进行研究,故选取了位置关键、意义重大、具有一定代表性的河流,即引江河作为研究区。结合Landsat8 OLI多光谱遥感影像,对总氮含量的估测模型进行研究。基于水质遥感的相关原理,利用数学统计理论,在SPSS软件...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 水质遥感监测方法
        1.2.2 可遥感监测的水质参数
        1.2.3 水质遥感常用数据源
        1.2.4 水质参数总氮研究进展
    1.3 研究内容及技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
第二章 研究区数据获取及预处理
    2.1 研究区概况
    2.2 水质数据获取与处理
    2.3 遥感数据获取与处理
        2.3.1 遥感数据获取
        2.3.2 遥感数据预处理
    2.4 原理与方法
        2.4.1 水质遥感监测原理
        2.4.2 相关性分析原理
        2.4.3 支持向量机原理
第三章 基于Landsat 8 OLI线性回归的总氮含量估测模型
    3.1 波段及波段组合的选取
        3.1.1 单波段与两波段组合敏感性分析
        3.1.2 三波段组合敏感性分析
    3.2 回归模型构建
        3.2.1 模型建立
        3.2.2 模型验证
    3.3 本章小结
第四章 基于Landsat 8 OLI支持向量机回归的总氮含量估测模型
    4.1 SVM回归模型构建
        4.1.1 模型建立
        4.1.2 输入数据选择
    4.2 模型验证
    4.3 本章小结
第五章 结论与展望
    5.1 主要结论
    5.2 创新点
    5.3 不足与展望
参考文献
致谢



本文编号：3855012