基于机器学习算法的连云港大浦河水质参数遥感反演

以连云港市内大浦河、大浦副河部分河段为研究区,根据现场实测数据与无人机高光谱遥感影像结合对水质污染进行研究分析。无人机高光谱数据处理采用多层感知机(MLP)构建水质参数预测反演模型,利用K-Fold进行交叉验证,其中氨氮和总磷预测值与实测值的决定系数(R²)高于0.8,平均绝对百分比误差(MAPE)在15%以内。高锰酸盐指数的R2为0.58,原因为其数值范围较小,但总体预测效果理想,MAPE仅为2%左右,反演效果良好。最终通过反演结果对目标河段的污染源现状进行剖析,对主要水环境治理问题的解决提供依据。     

扬花期冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演研究

利用扬花期冬小麦实测冠层高光谱数据与同步叶面积指数(LAI)数据,分析350～1 000 nm波段范围内冠层反射率与LAI之间的相关性,分别在蓝波段、红波段、绿波段及近红外波段选取光谱特征波段,并用其计算6种被广泛应用于植被LAI反演的植被指数.通过相关分析、回归分析等统计方法,构建扬花期冬小麦LAI反演模型并进行真实性检验.研究结果表明,6种植被指数与冬小麦LAI均具有显著相关性,其中NDGI和EVI反演模型效果较好,拟合方程决定系数R~2均高于0. 6,分别为0. 634和0. 623.最后通过精度验证,得出结论:EVI反演模型R~2最高,为0. 779,故选取EVI为自变量的二次模型为扬花期冬小麦LAI最佳反演模型.研究可为作物长势监测及产量估算等提供一定的理论依据.     

热红外高光谱遥感回归分析定量反演石英含量

热液矿床是重要的矿床类型,包含金矿、铜矿、锡矿、铀矿、钨矿、铅锌矿等重要矿床。在多数情况下,热液活动造成其与围岩石英含量的差异。目前遥感技术仅能提取SiO_2含量(或相对含量)及其分布范围,难以精确反映石英含量的差异信息。通过分析JHU波谱库中不同矿物的光谱曲线以及其他多种含石英岩石和不含石英岩石的光谱曲线,区分了SiO_2光谱特征谱段和石英光谱特征谱段。使用热红外地面光谱仪102f实测样品光谱,通过线性回归方程统计出石英含量的计算公式。最后,通过热红外成像光谱仪(thermal airborne hyperspectral imager,TASI)提取研究区石英含量来验证公式的正确性,并得到野外验证。得出结果:8.6μm处的发射峰是8~11.5μm范围内石英唯一明显的光谱特征,其发射峰的凸显程度与石英含量呈正相关关系。     

淀山湖微量水质参数卫星高光谱遥感估算

水质参数总磷、总氮、溶解氧、高锰酸盐指数、pH等是表征湖泊水质的重要指标,利用遥感技术可对其进行大范围定量监测,掌握水质参数的实时变化动态.以淀山湖为研究对象,利用HJ-1A卫星HSI高光谱遥感数据,分析了这些水质指标与单波段反射率、不同波段之间反射率的比值以及不同波段之间反射率的差值之间的相关关系,给出最佳波段组合.建立了9个水质参数与水体光谱反射率之间的估算模型,并对淀山湖水体的9项主要水质参数进行估算,可为基于HJ-1A卫星的水环境业务化监测提供借鉴.     

扬花期冬小麦冠层叶绿素含量高光谱遥感反演

通过分析扬花期冬小麦冠层光谱反射率与叶绿素含量的相关性,选取491、577、698和780 nm作为特征波段,利用其构建了归一化植被指数、差值植被指数、比值植被指数、三角形植被指数和增强型植被指数,分析光谱指数与叶绿素含量之间的相关性,并基于PROSPECT模型模拟的不同叶绿素含量(5～80μg·cm~(-2))下的5 nm叶片光谱反射率数据,分析评价光谱指数对叶绿素含量变化的敏感性;再将五种光谱指数与叶绿素含量进行回归分析,构建叶绿素含量反演模型;最后利用验证数据对光谱指数反演模型进行真实性检验.结果表明,选取的五种光谱指数与叶绿素含量均具有显著相关性,其中SRI和EVI反演效果较好,决定系数R2分别为0.73和0.74,且预测值和实测值具有较好的拟合效果,其余指数反演效果较差.SRI对叶绿素含量具有较好的相关性和敏感性,表明其在全生育期冬小麦叶绿素含量反演中更具潜力.本研究可为其他农作物叶绿素含量反演提供研究思路和参考借鉴.     

应用高光谱植被指数反演冬小麦叶绿素的光谱指标敏感性研究

高光谱植被指数反演叶绿素含量的精度除与模型有关外,光谱指标中心波长、波段宽度、信噪比等的差异也会带来一定的影响。本研究基于实测光谱数据,结合波段模拟、噪音分析等方法,研究不同的光谱指标对植被指数反演叶绿素含量的影响,分析用于反演的光谱指标的敏感性,结果表明：(1)最佳中心波长的位置与适用于高低覆盖的植被指数类型有关,反演精度在一定范围内并不随着波段宽度的增加而提高;(2)不同植被指数抗噪声能力有一定的差异,其中DVI、NDVI和SAVI等抗噪能力比较强,MCARI和TCARI抗噪能力比较弱;(3)联合反演模型反演结果为R2=0.7415,RMSE=0.4026,优于MTCI的反演结果,通过模拟HJ1A-HSI,Hyperion等数据,研究出联合反演模型在不同高光谱传感器下有一定的适用性。     

太湖水体藻类叶绿素浓度高光谱遥感监测研究

为了更好地监测太湖水体富营养化状况,我们利用高光谱地物波谱辐射计,通过垂直水面法和倾斜测量法得到太湖水体3～10月份的波谱信息.利用这些数据,分析了太湖水体藻类的叶绿素（主要是chl_a）与水体反射光谱特征的关系,建立了藻类叶绿素高光谱遥感模型,并分析了模型精度.研究发现：两种测量法数据精度差别不大;叶绿素在700nm附近反射峰的位置、高度与叶绿素浓度有较好的对应性;利用700     

福州内河的轮虫与水质污染评价

报道了福州内河６个采样点一周年轮虫的种类组成量变动。菜采获轮虫１１５种,隶属于１２科３９属。各采样点的轮虫种类数在３６～９３种间,年平均数量为２５８～３６８４个／Ｌ。各点轮虫拱有种为２２种,数量优势种６种即：针簇多肢轮虫、长三肢轮虫、角突臂尾轮虫、萼花臂尾轮虫、暗小异尾轮虫和椎尾水轮虫。尝试用个生物学指标即：Ｑ值、生物多样性指数和优势种指示指标生物评价内河污染状况。从轮虫生物学角度评价,福州内河的     

基于无人机的高光谱遥感图像采集和处理技术研究

高光谱遥感技术是农业监测的重要手段,能够及时、准确地分析农作物更多、更详细的信息,对分析农作物产量、长势和病虫害具有重要意义。以贵州省关岭县乐安村火龙果种植基地为研究区域,结合无人机与高光谱成像仪的优势,对研究区进行高光谱图像采集。经过图像挑选、图像预处理、图像精校正、波段提取和图像拼接处理,获取研究区最新的高光谱遥感图像,为研究农作物的生长特性及不同生长期的光谱差异奠定基础。     

基于多光谱遥感的水质监测处理方法与分析

基于定量遥感理论和方法，将多光谱遥感数据和实测水质数据相结合，研究了水生态环境的空间分布，并对其进行了分析和评价．探讨了多光谱水遥感图像的处理方法和水质参数的数学回归模型，并以太湖水域的悬浮物含量为例，进行了回归分析．结果表明，采用遥感手段对水质进行监测是可行和正确的，由遥感数据得到的太湖水域悬浮物含量的空间分布也与太湖水域的实际情况相符．     

高光谱遥感的应用研究

在简单介绍星载和机载高光谱遥感技术的原理和国内外常用的成像光谱仪基础上,较详细地介绍了高光谱遥感在大气环境研究、城市下垫面特征和环境分析、海洋及内陆水环境监测、植被与生态研究、地质矿产调查、突发事件和环境危害等方面的应用;特别介绍了我国科学家在这些应用领域中所取得的成就.并指出了在应用中所涉及到的有关基础理论、图谱信息和定量分析方面应进一步探索和研究的难题.      

植被高光谱遥感分类方法研究

结合具体的OMISI高光谱遥感数据,对各种常用植被高光谱遥感分类方法进行分类训练,通过比较分类性能,得到各种方法在植被高光谱分类中的若干应用规律和分类过程中选择最优分类方法的一些技巧。在此基础上,提出将传统分类方法与基于光谱特征匹配的分类方法相结合对高光谱图像进行分类的方法。     

基于无人机高光谱影像的植被覆盖度遥感估算模型比较

为了探寻光谱解混模型估算植被覆盖度的精度及适用性,对广东省中山市民众镇义仓村内的一块香蕉林地,利用无人机高光谱数据,比较了3种植被覆盖度估算的经典模型(像元二分模型、Carlson模型和Baret模型)以及目前较为常用的3种光谱解混模型(线性光谱混合模型(Linear Mixed Model, LMM)、后验多项式非线性混合模型(Polynomial Post-nonliner Mixing Model,PPNMM)和考虑光谱变异的正态组分模型(Normal Compositional Model,NCM))估算植被覆盖度的效果. 实验结果表明:像元二分模型高估了植被覆盖度;Carlson模型低估了植被覆盖度;Baret模型在低植被覆盖度区域内高估了植被覆盖度、在高植被覆盖度区域内低估了植被覆盖度;LMM模型在高植被覆盖度区域有较好的估算效果;PPNMM模型在低植被覆盖度出现小幅度高估;NCM模型估算的效果最佳.     

基于BP神经网络的内陆河流水质遥感反演

高效、全面、连续和准确地监测河流及湖库的有机污染能够为水质评价和水体污染防治提供可靠的依据.该文以淮河信阳段干流及其支流潢河、浉河、白露河等水域为研究对象,针对化学需氧量(COD)和氨氮(NH3-N)浓度两个重要的水质指标,基于Landsat 8数据和实测水质数据进行相关性分析,构建反演模型得到COD和NH3-N的空间分布情况.结果表明：1)NH3-N浓度与Landsat 8影像的蓝波段(Band 2)数据相关系数最高,达到0.745;2)COD与Landsat 8影像单波段的相关性不太高,但是利用红波段(Band 4)与短波红外波段(Band 6)进行波段组合(Band 4/Band 6)后,其相关系数可达0.852;3)基于BP神经网络模型反演的COD和NH3-N浓度与实测数据吻合度较高,相对误差分别为14.35%和29.30%.研究结果证明,利用遥感影像能够对河流、湖库的主要污染指标COD和NH3-N进行监测且BP神经网络模型的监测精度较高.     

福州内河环境治理与生态城市建设

在阐述福州内河污染及治理现状的基础上,对内河整治存在的生态问题进行分析,提出可以从加强内河水环境科学研究、倡导生态治河、建设城市滨水空间、恢复生物多样性以及开发内河旅游等方面对现有河流进行综合治理,实现城市生态系统的可持续发展.     

城市内河综合治理的思考

通过工程实例分析,论述污水截污方案比选,提出采取因地制宜、近期与远期相结合的城市内河综合治理措施.     

基于北京二号卫星影像与同步实测数据的椒江入海口水质遥感反演

利用2020年7月23日北京二号卫星影像和现场同步实测水质数据,建立水质参数与影像波段的一元和多元线性回归方程,选择决定系数(R²)最高的方程对台州椒江入海口水域的氨氮、总磷和COD_Mn进行遥感反演,并对3种水质参数进行精度评价.结果显示,在氨氮、总磷和COD_Mn 3种水质参数中,采用4个波段组合的反演模型的R²均为最高.氨氮、总磷和COD_Mn的精度检验结果中,均方根误差分别为0.03、0.18和4.24 mg/L,平均相对误差分别为15.86%、24.41%和23.91%,反演精度从高到低依次为氨氮、COD_Mn和总磷.3种水质参数水平均从上游向下游递增,最高值都出现在靠近入海口处;地表水环境质量等级也大致呈现从上游至下游水质等级逐渐变差的趋势.     

武汉东湖叶绿素a和悬浮物浓度的高光谱遥感反演模型研究

本文以武汉东湖为实验区,以主要水质遥感监测指标叶绿素a和悬浮物为主要研究对象,利用水体光谱数据和同步观测的水质参数浓度数据,研究了东湖叶绿素a和悬浮物定量遥感反演特征波段与波段组合,在此基础上构建了经验模型。