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《陕西师范大学》 2009年
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基于高分辨率遥感影像的渭河水质遥感监测研究

蒋赛  
【摘要】: 随着遥感技术的发展和遥感影像尺度的精细化,利用遥感技术进行水环境质量监测的研究越来越多,对水质遥感监测的要求也从定性监测向更为精确的定量监测转变。由于海洋和湖泊等大面积水体中主要物质的光学模型比较成熟,针对这些物质的光学特性研究较多,所以目前遥感水质定量监测的研究对象多集中在海洋、内陆湖泊或水体面积较大的江河,而采用SPOT遥感数据对渭河水质进行定量遥感研究目前还没有。渭河流经陕西中部关中地区,沿途流经西安、宝鸡、咸阳、渭南等大中城市,该地区工业集中、人口密集、农业发达,是陕西省政治、经济、文化、金融及信息中心,而渭河是该地区主要河流和地表水源,因此对渭河进行水质遥感监测意义重大。 基于此,本文以渭河陕西段水域为研究对象,采用法国SPOT-5遥感影像对该水域水质进行定量遥感研究。在文章结构上,本文在系统介绍了水质定量遥感监测的研究情况及方法流程的基础上,针对流程中各个步骤选择合适的方法进行实验并对各实验结果进行了较为详细的分析;在研究方法上,本文重点研究了遥感影像的大气辐射校正方法和基于参数优化的支持向量回归(Support Vector Regression,以下简称SVR)在渭河水质定量遥感中的应用。对于遥感影像的大气辐射校正方法,本文分析了目前遥感影像的大气辐射校正方法,结合自身的遥感影像及实验条件选择了合适的校正方法对SPOT-5遥感影像进行大气辐射校正;对于基于参数优化的SVR在渭河水质定量遥感中的应用,本文在分析了传统多元回归的缺点后引入了统计学习理论(Statistical Learning Theory,以下简称SLT)下的支持向量机(Support VectorMachine,以下简称SVM)及其在回归领域的推广SVR,并将SVR应用于渭河水质遥感反演。由于SVR模型及模型参数(惩罚系数C、核函数参数σ~2和不敏感损失函数宽度ε)的选择对模型的精度存在较大的影响,且参数优选目前缺乏理论上的指导。因此本文通过实验分析选择径向基函数作为SVR核函数,利用交叉验证(Cross Validation,以下简称CV)估计模型推广误差并使用遗传算法(Genetic Algorithm,以下简称GA)优选SVR模型参数,最后使用构建好的SVR模型对部分渭河陕西段水质变量进行反演。本论文从以下几个方面进行了研究和探讨: (1)分析和筛选渭河陕西段水质实地监测数据,得到符合条件且具有代表性的四类水质变量高锰酸盐指数(CODmn)、氨氮(NH_3-N)、溶解氧(DO)、和化学需氧量(COD)。对SPOT-5遥感影像的预处理做了重点分析,特别是针对大气辐射校正,在分析目前大气辐射校正研究现状的基础上,综合使用七种大气校正方法对本文遥感影像进行大气辐射校正。遥感影像的几何校正使用ERDAS软件实现。 (2)阐明相关性分析在水质遥感监测中的作用和意义。针对本文的具体情况,分别对各水质变量之间、遥感数据各波段之间、水质变量与遥感数据单波段、水质变量与遥感数据波段组合进行相关性分析,在此基础上使用传统统计多元回归方法构建各水质变量多元回归模型,并对模型做了检验和分析。 (3)介绍了SLT下的SVR理论,分析了SVR的特征,包括核函数的构造和模型参数的优选方法。结合本文数据自身的小样本特点以及模型参数优选的复杂性,采用CV估计模型推广误差并使用GA优选SVR模型参数。将基于GA优选参数的SVR回归模型用于渭河陕西段水域水质变量的遥感水质反演,最终构建各水质变量的遥感反演模型。通过与传统统计多元回归得到的结果分析比较,使用基于GA优选参数的SVR能够在较高的精度上对各水质变量进行预测。
【学位授予单位】:陕西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP79

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【引证文献】
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3 王翔宇;灰色神经网络模型在渭河水质定量遥感反演中的应用研究[D];陕西师范大学;2010年
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【参考文献】
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【共引文献】
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10 罗慧芬;苗放;叶成名;王秋玲;吴彬;李假广;;基于FLAASH模型的ASTER卫星影像大气校正[J];安徽农业科学;2009年17期
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3 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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7 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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9 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 刘志雄;杨光祥;;基于轮盘赌概率分配编码方法的并行机调度优化[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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1 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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4 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 曹宇;利用遗传算法对声障板优化设计的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
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1 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
2 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
3 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
4 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
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【同被引文献】
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9 刘定平;肖蔚然;;应用最小二乘支持向量机和混合遗传算法的制粉系统优化控制[J];动力工程;2007年05期
10 刘宇光,金明,冯钟葵,李晓辉;SPOT数据反演地物辐射亮度和反射率的基础研究[J];地球信息科学;2005年02期
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1 徐红敏;基于支持向量机理论的水环境质量预测与评价方法研究[D];吉林大学;2007年
2 王磊;支持向量机学习算法的若干问题研究[D];电子科技大学;2007年
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【二级引证文献】
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1 谭励;王璐;于重重;;地源热泵系统中非线性时序预测的应用研究[J];计算机工程与设计;2012年05期
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1 成鹏;应用少量标记样本的支持向量机分类研究[D];陕西师范大学;2011年
【二级参考文献】
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4 李素菊,王学军;内陆水体水质参数光谱特征与定量遥感[J];地理学与国土研究;2002年02期
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1 李华;SVM中多项式核函数的修改及Exon-Intron特征序列的研究[D];北京工业大学;2001年
2 周东树;支撑向量回归机(SVRM)的微分几何方法[D];北京工业大学;2001年
3 刘英;千岛湖水体水质参数遥感及其估测模型研究[D];浙江大学;2003年
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3 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
4 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
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10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
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1 记者 王菡娟;渭河水质出现好转趋势[N];人民政协报;2008年
2 记者 秦延安;陕西成立民间促进会保护渭河[N];中国水利报;2007年
3 王海涛;陕西省保护渭河促进会举行成立大会[N];陕西日报;2007年
4 杨登峰;渭河水灾唤醒了什么?[N];工人日报;2003年
5 记者 顾书亮;33位委员联名提案建议加快渭河综合治理[N];人民政协报;2011年
6 本报记者 冯永强 见习记者 肖颖;渭河水污染补偿制度实施[N];中国环境报;2010年
7 李亦南 李为民;渭河水患痛定思痛治理还需标本兼治[N];人民政协报;2003年
8 记者 韩勋;渭河洪峰昨晚顺利过境西安[N];西安日报;2010年
9 特派记者 张琦;今年对渭河治理进行重点调研[N];西安日报;2007年
10 王永锋;我省首次实施渭河水量应急调度[N];陕西日报;2007年
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1 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
2 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
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4 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
5 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
6 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
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8 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
9 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
10 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
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1 蒋赛;基于高分辨率遥感影像的渭河水质遥感监测研究[D];陕西师范大学;2009年
2 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
3 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
4 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
5 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
6 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
7 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
8 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
9 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
10 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
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