【摘要】：本文研究目的是建立反演清河水庫(kù)總氮、總磷含量的最適模型。以清河水庫(kù)為研究區(qū)域,總氮總磷的含量為研究對(duì)象,分別建立了單波段遙感模型、波段組合遙感模型、最小二乘支持向量機(jī)模型,研究分析三種模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差,得到最適用于清河水庫(kù)總氮、總磷含量反演的模型,即最小二乘支持向量機(jī)模型。研究?jī)?nèi)容包括,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)室分析;利用spss軟件對(duì)波段值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析并得到敏感波段及波段組合;利用敏感波段及波段組合分別建立單波段遙感模型、波段組合遙感模型、最小二乘支持向量機(jī)模型,最后對(duì)三種模型的適應(yīng)性進(jìn)行分析研究。本文研究重點(diǎn)是最小二乘支持向量機(jī)模型的建立及對(duì)三種模型精準(zhǔn)度的分析對(duì)比。研究結(jié)果如下:(1)所研究數(shù)據(jù)共80組,分別在2015年6月、7月、9月、10月采集,6月份總氮含量平均值最高,為1.73mg/L,9月份總氮含量平均值最小,為1.11mg/L;6月份總磷含量平均值最高,為0.07mg/L,其他三個(gè)月總磷含量的平均值相同,均為0.04mg/L。(2)Landsat8 OLI數(shù)據(jù)中與總磷相關(guān)性最好的單波段,夏季6、7月份與秋季9、10月份均為B4波段,與總氮相關(guān)性最好的單波段,兩個(gè)時(shí)段均為B5波段;波段組合中,夏季6、7月份與總磷相關(guān)性最好的為B4/B3,與總氮相關(guān)性最好的為B3/B4,秋季9、10月份與總磷相關(guān)性最好的為B4/B5,與總氮相關(guān)性最好的為B3+B4。(3)以最佳單波段或波段組合值為自變量,清河水庫(kù)總氮、總磷含量實(shí)測(cè)值為因變量分別建立的單波段模型、波段組合模型、最小二乘支持向量機(jī)模型中,單波段模型預(yù)測(cè)總氮最高誤差值為71.49%,平均值為27.21%;預(yù)測(cè)總磷最高誤差值為92.25%,平均值為36.12%。波段組合模型預(yù)測(cè)總氮最高誤差值為42.73%,平均值為20.19%;預(yù)測(cè)總磷相對(duì)誤差最高值為67.43%,平均值為24.23%。最小二乘支持向量機(jī)模型預(yù)測(cè)總氮最高誤差值為17.73%,平均值為7.10%;預(yù)測(cè)總磷的最高誤差為17.91%,平均值為6.70%。因此,最小二乘向量機(jī)模型的反演結(jié)果要優(yōu)于波段組合模型,波段組合模型要優(yōu)于單波段模型。單波段模型與波段組合模型不能用于清河水庫(kù)總氮、總磷的反演研究中,反演精度過(guò)低,達(dá)不到反演精度要求。最小二乘支持向量機(jī)模型可以用于清河水庫(kù)總氮、總磷的反演,為今后對(duì)清河水庫(kù)水質(zhì)監(jiān)測(cè)提供了有效的監(jiān)測(cè)方法與理論依據(jù)。
[Abstract]:The purpose of this study is to establish an optimal model for inversion of total nitrogen and total phosphorus contents in Qinghe Reservoir. Taking the Qinghe Reservoir as the study area and the total nitrogen and phosphorus content as the object of study, the single band remote sensing model, the band combination remote sensing model and the least square support vector machine model are established respectively. Based on the analysis of the relative errors between the predicted and measured values of the three models, the least square support vector machine (LS-SVM) model is obtained, which is most suitable for the inversion of total nitrogen and total phosphorus in Qinghe Reservoir. The contents of the research include laboratory analysis of measured data, Pearson correlation analysis of band value and measured value with spss software, and establishment of single band remote sensing model using sensitive band and band combination. The band combined remote sensing model, the least square support vector machine model, and the adaptability of the three models are analyzed and studied. This paper focuses on the establishment of the least squares support vector machine model and the analysis and comparison of the accuracy of the three models. The results are as follows: (1) the data of 80 groups were collected in June, July, September and October 2015 respectively. The average of total nitrogen content in June was the highest, which was 1.73 mg / L in September, the lowest in September, and the highest in June in 1.11 mg 路L ~ (-1) 路L ~ (-1). For 0.07 mg / L, the average value of total phosphorus in the other three months was the same, which was 0.04 mg / L. (2) the single band with the best correlation with total phosphorus in Landsat8 OLI data was B4 in summer and September and October in autumn, and the single band with the best correlation with total nitrogen. Both periods are B5 bands. The best correlation between total phosphorus and total phosphorus in summer is B4 / B3, the best correlation with total nitrogen is B3 / B4, the best correlation with TP in September and October in autumn is B4 / B5, and the best correlation with total nitrogen is B3B4. (3) the best single band or band combination value is the independent variable. In the single band model, band combination model and least square support vector machine model, the measured values of total nitrogen and total phosphorus in Qinghe Reservoir are dependent variables. The maximum error of total nitrogen predicted by single band model is 71.49, the average value is 27.21, and the maximum error of total phosphorus prediction is 92.25, with an average of 36.12. The maximum error of total nitrogen predicted by the band combination model is 42.73 with an average of 20.19, and the highest relative error of total phosphorus is 67.43 with an average of 24.23. The maximum error of total nitrogen predicted by the least square support vector machine model is 17.733.The average value is 7.10 and the maximum error of predicting total phosphorus is 17.91 and the average value is 6.70. Therefore, the inversion result of the least square vector machine model is better than that of the band combination model, and the band combination model is superior to the single band model. The single band model and the combined band model can not be used in the inversion of total nitrogen and total phosphorus in Qinghe Reservoir. The inversion accuracy is too low to meet the requirements of inversion accuracy. The least square support vector machine model can be applied to the inversion of total nitrogen and total phosphorus in Qinghe Reservoir, which provides an effective monitoring method and theoretical basis for the monitoring of water quality in Qinghe Reservoir in the future.
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：X524

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