【摘要】：以微山湖為研究對象,利用2015年6月11~13日獲取的實(shí)測高光譜和水體葉綠素a濃度、總懸浮物濃度和濁度數(shù)據(jù),構(gòu)建3種水質(zhì)參數(shù)遙感反演常用的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蚉SO-SVM模型并進(jìn)行精度評價(jià),確定參與3種水質(zhì)參數(shù)集合建模的反演模型,分別利用以熵權(quán)法(EW-CM)、集對分析法(SPA-CM)為代表的確定性集合建模方法和以貝葉斯模型平均(BMA)為代表的概率性集合方法構(gòu)建反演3種水質(zhì)參數(shù)的EW-CM、SPA-CM和BMA集合模型.通過貝葉斯平均方法獲取各模型和BMA集合模型反演3種水質(zhì)參數(shù)的不確定性區(qū)間,對比3種水質(zhì)參數(shù)各模型和集合模型反演結(jié)果.結(jié)果表明:(1)確定性集合模型中SPA-CM模型精度整體高于EW-CM模型;(2)BMA概率性集合模型建模精度整體上要優(yōu)于SPA-CM和EW-CM集合模型,驗(yàn)證精度稍低于SPA-CM模型,和EW-CM模型相當(dāng);(3)概率性集合建�？梢越o出集合模型和各模型反演水質(zhì)參數(shù)的不確定性區(qū)間;(4)確定性和概率性集合模型可以綜合各模型信息,使得集合模型同時(shí)具有較高的建模和驗(yàn)證精度,降低單一模型反演水質(zhì)參數(shù)的不確定性,并在一定程度上提高水質(zhì)參數(shù)反演精度.
[Abstract]:Based on the experimental data of hyperspectral, chlorophyll a, total suspended matter and turbidity obtained from June 11 to 13, 2015, the microlake was used as the research object. Three common empirical models and PSO-SVM models for remote sensing inversion of water quality parameters are constructed and their accuracy is evaluated. The inversion models that participate in the modeling of the three water quality parameters are determined, and the entropy weight method (EW-CM) is used respectively. The deterministic set modeling method represented by set pair analysis (SPA-CM) and the probabilistic set method represented by average (BMA) of Bayesian model are used to construct EW-CM,SPA-CM and BMA set models for inversion of three kinds of water quality parameters. The uncertain intervals of the three water quality parameters were obtained by Bayesian averaging method and the inversion results of each model and the set model of the three water quality parameters were compared between each model and the BMA set model. The results show that: (1) the accuracy of SPA-CM model in deterministic set model is higher than that of EW-CM model; (2) the modeling accuracy of BMA probabilistic set model is better than that of SPA-CM and EW-CM set model on the whole, and the accuracy of verification is slightly lower than that of SPA-CM model, which is similar to that of EW-CM model. (3) the probabilistic set modeling can give the uncertainty interval of the set model and each model inversion water quality parameter; (4) the deterministic and probabilistic set model can synthesize the information of each model, which makes the set model have higher modeling and verification accuracy, and reduces the uncertainty of the single model inversion water quality parameter. The inversion accuracy of water quality parameters is improved to some extent.
【作者單位】： 東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院國家環(huán)境保護(hù)紡織工業(yè)污染防治工程技術(shù)中心;中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51309254) 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2017YFC0405801,2017YFC0405804) 中國水利水電科學(xué)研究院科研專項(xiàng)“十三五”重點(diǎn)科研項(xiàng)目(WR0145B272016);中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金資助項(xiàng)目(IWHR-SKL-201517)
【分類號】：X52;X87

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本文編號：2412318