為探索利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)填海施工區(qū)懸浮物濃度的有效方法,通過(guò)大量現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)的水質(zhì)樣本和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對(duì)以傳統(tǒng)回歸算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立的反演模型的精度進(jìn)行了比較分析.研究發(fā)現(xiàn),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得到的反演結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)水樣的相關(guān)性最高,其相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.95,平均誤差僅為30%;而傳統(tǒng)回歸模型的反演精度偏低,平均誤差高達(dá)140%,這可能是由填海施工區(qū)復(fù)雜的光學(xué)特征造成的.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)工程海域懸浮物濃度連續(xù)5年的遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果表明:該海域的懸浮物濃度呈季節(jié)性變化,冬季相對(duì)較高,夏季相對(duì)較低;在空間上呈現(xiàn)距施工區(qū)較近處濃度較高、較遠(yuǎn)處濃度較低的分布格局. 

【文章來(lái)源】：應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報(bào). 2020,28(05)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【部分圖文】：

大連海上機(jī)場(chǎng)地理位置與采樣站點(diǎn)分布

本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演工程海域的懸浮物濃度.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要由輸入與輸出參數(shù)間的映射關(guān)系決定,因此選擇合適的輸入和輸出參數(shù)是確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要環(huán)節(jié).在已有研究中,有較多探索反演海洋懸浮物濃度最優(yōu)波段的成果,如Tian等[27]、Wu等[28]和Sravanthi等[29]認(rèn)為紅綠波段與懸浮物濃度相關(guān)性較高;Dogliotti等[30]、Cai等[31]和Doxaran等[32]利用近紅外波段成功反演了海洋懸浮物濃度等等.盡管研究表明近紅外波段可用于海洋懸浮物濃度遙感模型的構(gòu)建,但本文的研究對(duì)象屬于中低渾濁海水(懸浮物平均濃度低于35mg·L-1),水體散射作用較弱,對(duì)近紅外波段的吸收作用較強(qiáng),因而近紅外波段信噪比較低,影響反演精度.通過(guò)HJ-CCD近紅外波段遙感反射率與實(shí)測(cè)懸浮物濃度的對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn)二者之間的相關(guān)性極低,不適合構(gòu)建工程海域懸浮物濃度反演模型.基于上述考慮,本文選用HJ-CCD前3個(gè)波段的遙感反射率作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入,以相應(yīng)的懸浮物濃度為輸出,將雙曲正切函數(shù)和線性函數(shù)作為隱含層和輸出層的傳遞函數(shù).BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2.2.3 模型精度評(píng)估

表1 工程海域?qū)崪y(cè)懸浮物濃度統(tǒng)計(jì)Table 1 Statistics of suspended particulate matter concentrationin the construction waters 實(shí)測(cè)懸浮物濃度/(mg·L-1) 最小 最大 中值 平均值 標(biāo)準(zhǔn)偏差 模型訓(xùn)練集 2.4 65.7 11.45 18.22 11.45 模型測(cè)試集 0.8 76.2 7.45 20.94 7.53.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練、評(píng)估與對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3306096