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基于遥感的白洋淀水质参数反演研究

赵姝雅  
【摘要】:白洋淀水质受人类活动和自然因素的影响,在不同时间和空间内均有较大变化。利用传统的实地采样分析等方法,难以全面获取水质状况信息,而将遥感技术应用于近岸水体水质监测能更加快捷、宏观、精准的反应水质情况,是水质监测的一个发展趋势。本文以白洋淀为研究区域,结合实测光谱、Landsat8影像和化学需氧量(COD)实测值,采用SPSS软件构建的统计回归模型与MATLAB软件构建的BP神经网络模型进行COD反演,并利用BP神经网络模型对白洋淀整体水域COD浓度进行估算。结果显示,通过光谱反射率可对白洋淀水体COD污染程度进行区分,BP神经网络模型预测值与实测值的平均相对误差为16.5%,模型精度较好。基于模型反演2017年10月30日白洋淀水体COD浓度空间分布,白洋淀水体存在一定程度的有机污染,部分水体达到劣V类,污染中心主要位于东南部的村镇和旅游景点,区域内的生活、生产污水可能是造成COD升高的主要原因。


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