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基于机器学习算法的连云港大浦河水质参数遥感反演
引用本文:王经顺,陈莹,张悦,徐向凯,何超,何苗.基于机器学习算法的连云港大浦河水质参数遥感反演[J].天津科技,2023(9):66-72.
作者姓名:王经顺  陈莹  张悦  徐向凯  何超  何苗
摘    要:以连云港市内大浦河、大浦副河部分河段为研究区,根据现场实测数据与无人机高光谱遥感影像结合对水质污染进行研究分析。无人机高光谱数据处理采用多层感知机(MLP)构建水质参数预测反演模型,利用K-Fold进行交叉验证,其中氨氮和总磷预测值与实测值的决定系数(R2)高于0.8,平均绝对百分比误差(MAPE)在15%以内。高锰酸盐指数的R2为0.58,原因为其数值范围较小,但总体预测效果理想,MAPE仅为2%左右,反演效果良好。最终通过反演结果对目标河段的污染源现状进行剖析,对主要水环境治理问题的解决提供依据。

关 键 词:无人机  高光谱  机器学习  水质参数  遥感反演
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