【目的】建立河網(wǎng)水體化學(xué)需氧量（COD）高光譜反演模型,驗(yàn)證遺傳-偏最小二乘（GA-PLS）算法對建模效果的改善作用【。方法】采集廣東省中山市146個(gè)點(diǎn)位的水體高光譜數(shù)據(jù)和COD質(zhì)量濃度實(shí)測數(shù)據(jù),通過GA-PLS算法對高光譜反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波段篩選后建立COD質(zhì)量濃度反演模型,并比較輸入變量為不同特征波段組合時(shí)模型反演效果差異�！窘Y(jié)果】基于GA-PLS算法的COD質(zhì)量濃度高光譜模型反演效果優(yōu)于全譜段PLS模型,驗(yàn)證集RMSEP最小為4.887 mg/L,較全譜段PLS模型降低11.4%;以篩選得到的74個(gè)波段（占全波段數(shù)的2.9%）作為輸入變量時(shí),模型仍可保持良好的穩(wěn)定性和反演精度;GA-PLS算法篩選得出的部分特征波段與水體中藻類、懸浮顆粒物的吸收特征波段一致,篩選結(jié)果具有合理性和指示意義�！窘Y(jié)論】通過GA-PLS算法可對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波段篩選,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維優(yōu)化,進(jìn)一步簡化模型;在樣本COD質(zhì)量濃度主要分布范圍內(nèi),GA-PLS算法模型有良好的反演精度和水質(zhì)類別分類準(zhǔn)確性。該方法在河流COD快速監(jiān)測中具有良好的應(yīng)用前景。 

【文章來源】：灌溉排水學(xué)報(bào). 2020,39(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

GA-PLS算法實(shí)現(xiàn)流程圖

在400～700 nm波段范圍內(nèi)水體光譜反射率對低COD質(zhì)量濃度水體有較好的區(qū)分度，Ⅱ類水質(zhì)水體光譜反射率在此波段范圍內(nèi)均顯著高于其他水質(zhì)類別的水體；而在波長大于720 nm的波段范圍內(nèi)，則出現(xiàn)Ⅳ類水質(zhì)水體的光譜分辨率高于Ⅲ類水質(zhì)水體的現(xiàn)象。表明水體光譜反射率與COD質(zhì)量濃度存在一定的相關(guān)性，但在不同波段范圍內(nèi)相關(guān)關(guān)系特征規(guī)律不同；總體上表明基于光譜分辨率的水體COD質(zhì)量濃度反演具有較好的可行性。2.2 波段篩選過程及結(jié)果

樣本集數(shù)據(jù)經(jīng)過10次GA-PLS重復(fù)運(yùn)算，得到的入選波段及累積入選頻率見圖3。圖3顯示在610～660、680～730、840～870 nm等波段范圍內(nèi)均有連續(xù)的波段入選；入選頻率最高為650、720、763、818、842、873 nm附近波長的波段，上述波段入選頻率均超過20%；入選頻率較低的波段范圍為400～430、530～560、780～800 nm，表明該上述波段范圍內(nèi)的水體光譜反射率可能與COD質(zhì)量濃度相關(guān)性較低。2.3 水質(zhì)反演模型預(yù)測效果及評(píng)價(jià)

【參考文獻(xiàn)】：
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