內(nèi)陸水體水質(zhì)參數(shù)遙感反演集合建模方法
[Abstract]:Based on the experimental data of hyperspectral, chlorophyll a, total suspended matter and turbidity obtained from June 11 to 13, 2015, the microlake was used as the research object. Three common empirical models and PSO-SVM models for remote sensing inversion of water quality parameters are constructed and their accuracy is evaluated. The inversion models that participate in the modeling of the three water quality parameters are determined, and the entropy weight method (EW-CM) is used respectively. The deterministic set modeling method represented by set pair analysis (SPA-CM) and the probabilistic set method represented by average (BMA) of Bayesian model are used to construct EW-CM,SPA-CM and BMA set models for inversion of three kinds of water quality parameters. The uncertain intervals of the three water quality parameters were obtained by Bayesian averaging method and the inversion results of each model and the set model of the three water quality parameters were compared between each model and the BMA set model. The results show that: (1) the accuracy of SPA-CM model in deterministic set model is higher than that of EW-CM model; (2) the modeling accuracy of BMA probabilistic set model is better than that of SPA-CM and EW-CM set model on the whole, and the accuracy of verification is slightly lower than that of SPA-CM model, which is similar to that of EW-CM model. (3) the probabilistic set modeling can give the uncertainty interval of the set model and each model inversion water quality parameter; (4) the deterministic and probabilistic set model can synthesize the information of each model, which makes the set model have higher modeling and verification accuracy, and reduces the uncertainty of the single model inversion water quality parameter. The inversion accuracy of water quality parameters is improved to some extent.
【作者單位】: 東華大學環(huán)境科學與工程學院國家環(huán)境保護紡織工業(yè)污染防治工程技術中心;中國水利水電科學研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室;
【基金】:國家自然科學基金資助項目(51309254) 國家重點研發(fā)計劃資助項目(2017YFC0405801,2017YFC0405804) 中國水利水電科學研究院科研專項“十三五”重點科研項目(WR0145B272016);中國水利水電科學研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室開放研究基金資助項目(IWHR-SKL-201517)
【分類號】:X52;X87
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,本文編號:2412318
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