【摘要】：以清河水庫為研究區(qū),選用landsat8衛(wèi)星OLI數(shù)據(jù)與同步實(shí)測(cè)高錳酸鹽指數(shù)(COD_(Mn)),通過SPSS軟件分析OLI數(shù)據(jù)的單波段及波段組合與實(shí)測(cè)COD_(Mn)之間的相關(guān)關(guān)系,建立比值線性回歸模型和比值非線性最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)模型,對(duì)清河水庫COD_(Mn)進(jìn)行定量遙感反演研究。結(jié)果表明,相比于比值線性回歸模型,LS-SVM模型更適合于清河水庫COD_(Mn)的定量反演研究。LS-SVM模型將預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)R~2從0.693 1提升到0.942 7、誤差的算數(shù)平方根RMSE從4.76減低到2.71、平均相對(duì)誤差從7.89%減小到6.26%,利用LS-SVM模型明顯提高了清河水庫COD_(Mn)的反演精度。
[Abstract]:Landsat8 satellite OLI data and synchronous measured permanganate index (COD_ (Mn),) were used to analyze the correlation between the single band and band combination of OLI data and the measured COD_ (Mn) by SPSS software, taking Qinghe Reservoir as the study area. The ratio linear regression model and the ratio nonlinear least squares support vector machine (LS-SVM) model were established to study the quantitative remote sensing inversion of COD_ (Mn) in Qinghe Reservoir. The results show that the LS-SVM model is more suitable for the quantitative inversion of COD_ (Mn) in Qinghe Reservoir than the ratio linear regression model. The LS-SVM model increases the correlation coefficient between predicted and measured values from 0.693 1 to 0.942 7, The square root RMSE of the error is reduced from 4.76 to 2.71, and the average relative error is reduced from 7.89% to 6.26%. The LS-SVM model is used to improve the COD_ (Mn) inversion accuracy of Qinghe Reservoir.
【作者單位】： 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)水利學(xué)院;沈陽工學(xué)院能源與水利學(xué)院;朝陽市水務(wù)局;
【基金】：遼寧省水利廳項(xiàng)目(2016JSFW-183)
【分類號(hào)】：X524;X87

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