| 基于机器学习的卫星遥感水质富营养化评价——以合肥市环城河为例 |
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| 引用本文： | 张勇,王慧,朱传华,周浩,詹宇,李灿,肖逸凡,杨丽丽,刘佳奇.基于机器学习的卫星遥感水质富营养化评价——以合肥市环城河为例[J].华东师范大学学报(自然科学版),2024(1):1-8+112. |
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| 作者姓名： | 张勇 王慧 朱传华 周浩 詹宇 李灿 肖逸凡 杨丽丽 刘佳奇 |
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| 作者单位： | 1. 安徽建筑大学环境与能源工程学院;2. 安徽建筑大学环境污染控制与废弃物资源化利用安徽省重点实验室;3. 荆州水务集团有限公司 |
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| 基金项目： | 安徽省高校自然科学研究项目(KJ2021A0619)； |
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| 摘 要： | 以合肥市环城河为研究对象,使用线性回归、随机森林、支持向量回归和套索回归等机器学习模型挖掘Landsat8卫星数据和水质参数之间的关系,对遥感影像值的反射率和水质参数进行建模,并比较了4种不同模型的表现.结果显示,随机森林模型的表现最好,对TN、TP、NH3-N反演模型的精度都能达到0.7以上;反演的水质参数浓度分布图表明TN、TP在环城河东北段的污染最严重,而NH3-N则在西南段的污染最严重;从水体富营养化分布图可以看出,环城河东段水体呈现中度营养状态.
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| 关 键 词： | 机器学习 Landsat8 富营养化评价 |
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