理工类研究生论文遥感反演模型技术在水质参数监测中的具体应用

　　研究生在毕业之前都需要发表一些毕业论文，不同行业研究的对象也不同，本文是一篇理工类研究生论文范文，主要针对遥感反演模型技术在水质参数监测中的具体应用进行了探讨，下面是文章正文：

　　【摘 要】叶绿素a(Chl-a)是江河湖泊水体水质状况评价的重要指标之一。本文以妫水河为研究区，利用实Chl-a浓度数据和同步的环境一号卫星(HJ-1A)多光谱数据对浑河水体Chl-a浓度的遥感反演模型进行研究，结论对于提高遥感反演的精度，并为浑河的水质遥感监测提供技术和方法参考。

　　【关键词】浑河沈阳河段,内陆水体,叶绿素a,遥感反演模型

　　1 数据源采集与数据预处理

　　1.1 野外数据采集

　　研究区为浑河中游河段，根据该河流水面状况、水质分布以及水面形状等特征，采样路线设计为自南向北，在重点部位均设置采样点，覆盖整个研究区域，力求采集的数据能准确反映整体水质状况。数据采集分六个时间点进行，共获得96份水体高光谱数据。测量光谱选择气象条件较好的10：00-14：00时段。利用野外水质仪同步采集ChI-a浓度，并同时获取水体温度以及PH值等水体环境数据。

　　1.2 HJ-1A数据预处理

　　从中国卫星资源中心获取对应的六景多光谱数据。并对其中影像质量符合要求的两景图像进行预处理，其主要步骤包括：

　　(1)辐射定标。定标公式如：L=DN×α+L0 其中L-辐亮度;α-绝度辐射定标系数增益;L0-偏移量。(2)影像裁剪。利用遥感数字影像处理软件(ENVI)，在保留研究中心区的前提下，对初始遥感图像进行裁剪。(3)几何纠正。利用ENVI软件对获取的遥感数据进行几何纠正，误差精度控制在0.3个像元以内。(4)大气纠正。本研究利用ENVI软件完成2景多光谱遥感数据的大气校正。

　　2 基于HJ-1A卫星多光谱数据的Chl-a反演

　　2.1 叶绿素a反演模型的构建

　　HJ-1A多光谱包括蓝、绿、红、近红四个波段，由于水色信息分布于这四个波段，并存在一定的重叠。在上节卫星影像数据预处理的基础上对HJ-1A各波段之间的相关系数进行分析，并得到如表1所示的结果。

　　由上述结果可以看出，前三个波段之间的相关性较强，也就是说这三个波段之间信息重叠较多，而与波段4之间的重叠信息较少。利用HJ-1A和TM多光谱数据进行Chl-a浓度反演建模的波段选择方式的研究结论，对HJ-1A数据进行进一步筛选，并以此为基础对叶绿素a浓度相关系数进行分析，分析结果如表2所示。

　　结果显示数组合波段相比单波段的相关系数要高，最大绝对值为0.77，显示组合波段对噪音影响的降低具有一定的效果。叶绿素a的反射峰和吸收谷没有包含在四个波段中，因此在作与Chl-a的一元回归分析时应该选择相关系数最大的波段。为了综合考虑各个波段提供的光学信息特征，可以使用波段变化形式与Chl-a浓度作多元回归。本研究采用分期建模方式，建立一元线性回归模型和SVM模型。

　　2.2 模型的应用

　　利用SVM模型反演结果的三个指标依次为：35.33ug/L，18.26ug/L，21.30ug/L。数值显示浑河处于IV类水质，结论与沈阳市水务局监测结论一致。同时，反演结果显示研究区Chl-a浓度均值分别上升了：3.61ug/L和6.71 ug/L，说明浑河水质在不断恶化。此外，浑河河Chl-a浓度在空间分布上的差异性比较明显：Chl-a浓度深水区较低，高浓度值区域浮游藻类分布较明显。

　　3 结语

　　(1)SVM模型的反演比一元线性模型精度要高，将HJ-1A多光谱数据与波段组合数据结合作为SVM模型的输入变量对提高模型精度有利。(2)模型的计算结果显示浑河水体处于富营养化状态，监测结果与沈阳水务局公布的结果一致。(3)SVM模型具有很好的非线性拟合能力，能够提高水质参数反演的精度。

　　参考文献：

　　[1] 赵玉芹，汪西莉，蒋赛.渭河水质遥感反演的人工神经网络模型研究[J].遥感技术与应用，2009(01)：63-67.

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　　研究生论文发表期刊推荐《洛阳理工学院学报》（自然科学版）创刊于1984年，分别于1998年、1999年经国家新闻出版署审批为国内、外公开发行学报。学报为大16开96页，季刊。 《洛阳理工学院学报》（社会科学版）创刊于1984年，分别于1998年、1999年经国家新闻出版署审批为国内、外公开发行学报。学报为大16开96页，双月刊。 本校《学报》以邓小平理论为指向思想，坚持贯彻“百花齐放”、“百家争鸣”的方针，以“活跃学术思想、增进学术交流、推动教学改革，促进科技进步”为宗旨。《学报》编辑部由校学术委员会直接领导，编委会由本校各学科专业权威人士组成，专职编辑队伍综合素质较高，办公实行自动化管理。 

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