【摘 要】
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湖泊是珍贵的水资源,然而随着经济与社会的发展,湖泊受人类生产生活影响日渐严重,大量湖泊水质恶化,湖泊富营养化,污染问题亟待解决,因此对湖泊水质的监测尤其重要。叶绿素a浓度是水质评价的基本指标,广泛用于衡量水体的富营养化程度,是通过遥感技术直接获取的重要水质参数之一。运用遥感技术进行湖泊叶绿素a浓度监测,具有动态性、及时性、精确性、以及覆盖面积广泛等突出优势,对湖泊水质的监测有着重要的意义。运用遥感
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湖泊是珍贵的水资源,然而随着经济与社会的发展,湖泊受人类生产生活影响日渐严重,大量湖泊水质恶化,湖泊富营养化,污染问题亟待解决,因此对湖泊水质的监测尤其重要。叶绿素a浓度是水质评价的基本指标,广泛用于衡量水体的富营养化程度,是通过遥感技术直接获取的重要水质参数之一。运用遥感技术进行湖泊叶绿素a浓度监测,具有动态性、及时性、精确性、以及覆盖面积广泛等突出优势,对湖泊水质的监测有着重要的意义。运用遥感技术对湖泊水体叶绿素a浓度反演已经相当成熟,但对受到人类活动干扰严重、水体组分复杂的湖泊水体叶绿素a浓度反演研究较少,现有模型反演的有效性可能受到影响。因此,需要探究构建适用于水质复杂的叶绿素a浓度反演模型。本研究区域选取上海市青浦区的淀山湖和海南省文昌市的八门湾,两者水质都受强烈的人为因素影响,水体组分复杂。结合实测水体叶绿素a浓度数据、Landsat-8卫星遥感数据和水体光谱信息,在淀山湖和八门湾区域,基于经验法、半经验法和机器学习算法和两种回归分析方法,构建四种反演模型进行叶绿素a浓度遥感反演研究。并采用统一的精度评价标准对相同采样点的反演结果进行对比分析,通过模型精度检验可知淀山湖和八门湾区域水体叶绿素a浓度反演模型中BP神经网络检验精度最高。主要研究工作如下:（1）依据反演需求,下载对应Landsat-8遥感影像数据,进行图像预处理工作,根据Landsat-8影像的波段作用,选取Landsat-8影像1-7波段通过四则运算与对数运算进行波段组合,并对波段组合和水体叶绿素a浓度作相关性分析（波段组合共计436种）。（2）基于经验法利用多元线性回归分析构建波段组合模型,自变量为波段组合相关性最高的前5种组合,因变量为实测叶绿素a浓度;淀山湖区域决定系数R~2为0.8,平均相对误差MRE为23.62%,均方根误差RMSE为2.08μg/L,八门湾区域R~2为0.74,MRE为7.16%,RMSE为2.89μg/L;可见,模型在两个研究区反演效果较好,但模型的精度仍有提高的空间。（3）基于经验法通过曲线估算分析构建波段组合模型,自变量选取波段组合相关性最高的组合,因变量为实测叶绿素a浓度,构建了四种函数反演模型,依据模型检验精度选取最优反演模型。在淀山湖区域反演效果较好,R~2为0.87,MRE为22.45%,RMSE为1.72μg/L,八门湾区域,模型反演效果都比较差,模型R~2最高仅为0.44;可见,模型在淀山湖和八门湾反演效果差异大,模型的稳定性有待提高。（4）基于半经验法运用曲线估算分析构建三波段模型,结合实测的水体光谱信息和三波段模型的算法原理,选取模型敏感波段,以三波段算法运算结果为自变量,实测叶绿素a浓度为因变量。三波段模型的反演结果精度低,与实测值相关性低,模型不适用于研究区反演研究。（5）基于机器学习算法结合波段组合的相关性分析,在淀山湖区域和八门湾区域,分别构建了3-2-1网络结构和3-7-1网络结构的BP神经网络模型进行叶绿素a浓度的反演研究;淀山湖区域R~2为0.86,MRE为19.48%,RMSE为1.69μg/L,八门湾区域R~2为0.79,MRE为6.12%,RMSE为3.06μg/L;可见,BP神经网络模型反演精度较高,适用于两个研究区,模型具有一定的普适性。（6）选取取精度较高的波段组合模型和BP神经网络模型进行反演研究;通过Arcgis软件制作获取2020年和2021年淀山湖的6幅叶绿素a浓度分布图和2020年八门湾的2幅叶绿素a浓度分布图。依据上述反演模型的分析与应用可得出以下结论:1.通过四则运算和对数运算对波段进行组合,选取敏感波段,提高了遥感反射率与水体叶绿素a浓度的相关性。2.利用多元线性回归分析构建波段组合模型的反演效果稳定性高于曲线估算分析构建的波段组合模型。3.四种反演模型中,BP神经网络精度最高,而且模型在不同研究区反演的鲁棒性强,可为淀山湖和八门湾的水质监测提供了科学依据,并且能为复杂水质的叶绿素a浓度反演提供了经验。4.由叶绿素a浓度分布图可直观的看出研究区的时空分布特征,淀山湖区域叶绿素a浓度分布不均,大致呈现开阔水面比近岸叶绿素a浓度低的特点,2020年到2021年冬季淀山湖的叶绿素a浓度呈现增长趋势;八门湾区域叶绿素a浓度分布呈现西南高东北低的分布特征。
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