隨著人類活動和工業(yè)的發(fā)展,水環(huán)境資源污染急劇上升,危害到居民的生活及健康。對流域的水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確地檢測,以及對水質(zhì)參數(shù)未來變化趨勢進(jìn)行合理地預(yù)測,是水資源科學(xué)規(guī)劃的必要前提。使用遙感地理信息技術(shù)可以對各種水域在大尺度空間的水質(zhì)得到宏觀的評估,是對傳統(tǒng)水質(zhì)檢測方法的一個有效補(bǔ)充。本文基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等算法,實現(xiàn)了流域水質(zhì)預(yù)測和基于遙感圖像的流域水質(zhì)反演,并以浙江省某水庫的水質(zhì)預(yù)測和水質(zhì)反演驗證了算法的正確性。首先,提出了一種基于稀疏遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)指標(biāo)預(yù)測方法。其次,在利用稀疏遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水庫歷史水質(zhì)進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)了基于遙感圖像的水質(zhì)反演模型。最后,開發(fā)了面向河長制的流域水質(zhì)監(jiān)測原型系統(tǒng),并在該系統(tǒng)中驗證了以上兩個算法的有效性。本文的主要研究內(nèi)容包括:1、提出了一種基于稀疏遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)指標(biāo)與等級的預(yù)測方法。基于最小均方遞歸誤差原理設(shè)計了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,并利用該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個預(yù)測水質(zhì)指標(biāo)和等級的預(yù)測模型。通過對浙江省某水庫水質(zhì)參數(shù)與水質(zhì)等級的預(yù)測,驗證了該模型的有效性。2、構(gòu)建了基于支持向量機(jī)的遙感反演模型。使用2013年至2017年間Landsat8...

【文章頁數(shù)】：99 頁

【學(xué)位級別】：碩士

圖1-1葉綠素對光照的吸情況

圖2-1遙感原理圖

圖3-1閾值邏輯單元結(jié)構(gòu)圖

圖3-2激活函數(shù)

本文編號：3887808