基于多源遙感的鄱陽湖水質(zhì)參數(shù)反演與分析
【學(xué)位單位】:南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位年份】:2011
【中圖分類】:X832;TP79
【部分圖文】:
且這些物質(zhì)本身與浮游植物之間是相互獨(dú)立的關(guān)系。11類水體分布在與人類關(guān)系最密切、受人類活動影響最強(qiáng)烈的近岸、河口、湖泊、內(nèi)陸河流等水域,多呈現(xiàn)為藍(lán)綠色甚至黃褐色[97]。圖2一1描述了水體中三類物質(zhì)組成比例與水體“二分法”分類的關(guān)系,三條軸線分別表示相應(yīng)物質(zhì)的貢獻(xiàn)率[98]。從圖2一1中可以可知,在不同時期和區(qū)域時,X樣點(diǎn)對應(yīng)的某一波長上的吸收系數(shù)或散射系數(shù)等固有光學(xué)參數(shù)分別由浮游植物、懸浮物和黃質(zhì)物質(zhì)三種物質(zhì)貢獻(xiàn);當(dāng)某一種物質(zhì)的作用增強(qiáng),并占主導(dǎo)地位時,則該X樣點(diǎn)的位置就向該類物質(zhì)對應(yīng)的頂點(diǎn)方向移動;如果僅有一種物質(zhì)的起決定作用時,X樣點(diǎn)分布在靠近頂點(diǎn)的小三角形內(nèi);如果其中有一種物質(zhì)的作用可以忽略,即只有兩種物質(zhì)為主要貢獻(xiàn)時,則X樣點(diǎn)分布在相應(yīng)的梯形內(nèi);當(dāng)三種物質(zhì)所占的作用較均衡時,則X樣點(diǎn)在中央的小三角形區(qū)域。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法起源于對人腦功能的模擬,它是在人類對其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可實現(xiàn)函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)聚類、模式分類和優(yōu)化等計算功能。圖2一3顯示了一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在該結(jié)構(gòu)中,每個輸入節(jié)點(diǎn)代表一個波段,輸入層的值分發(fā)到隱含層的每個節(jié)點(diǎn),并在此進(jìn)行如上的運(yùn)算,隱含層的輸出值再次成為輸出層的輸入,并再次進(jìn)行運(yùn)算,輸出層的輸出將是目標(biāo)水質(zhì)參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作為一種有效的非線性逼近方法,是一種功能強(qiáng)大、靈活多變的二類水體水質(zhì)參數(shù)反演方法,但必須在網(wǎng)絡(luò)、方法設(shè)計和訓(xùn)練過程要求具有廣泛的經(jīng)驗。輸入層隱含層輸出層圖2一3一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2一 3Astruetureofthree一 layersneuralnetwork對于湖泊水體的環(huán)境復(fù)雜對象來說,影響因素多,難以找到最佳的擬合模型,或者說擬合模型較為片面,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠避免這種問題的出現(xiàn),它是一種輸入與輸出高度非線性映射
本情況湖位于江西省的北部、長江中下游南岸,地理坐標(biāo)Ells”49‘一116”一29051‘,是我國最大的淡水湖,都陽湖濕地是國際六大重要濕地過水性、吞吐型、季節(jié)性的淺淡水湖。流域內(nèi)由贛江、撫河、信河五條江河及清豐山溪、漳田河、博陽河、撞津河等區(qū)間從東、陽湖,經(jīng)湖區(qū)調(diào)蓄后由湖口匯入到長江,形成一個以都陽湖為中系。洪水季節(jié)時,五河洪水入湖水位上升,湖面一望無際,枯水降,湖水成為一條河流,有“洪水一片,枯水一線”的獨(dú)特景觀流域面積16.22萬kmZ,江西境內(nèi)面積占江西國土面積的94.1%,都年降水量約1645f’run,年均出湖總徑流量為1436億立米,相當(dāng)于黃、水量,占長江9%的流域面積,向長江輸送15.5%的水量,湖區(qū)洪、積相差極大,根據(jù)湖口站的歷年最高水位22.59m(吳淞高程)時,4500km2,相應(yīng)容積為340億m3;根據(jù)湖口站的歷年最低水位5.90m體面積僅約146klll’,兩者面積相差31倍,湖體容積相差75倍。
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號:2872214
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