基于神经网络模型的千岛湖清洁水体叶绿素a遥感反演研究
2021-07-15分类号:X824;X87
【部门】浙江工商大学旅游与城乡规划学院 浙江大学地球科学学院
【摘要】叶绿素a浓度值是水体水质评价的重要指标,研究基于高分一号(GF-1)卫星遥感影像,利用神经网络模型,选用6节点的隐含层设置,构建了千岛湖清洁水体叶绿素a浓度反演模型,对其叶绿素a浓度值时空特征进行分析,并与其他常规反演方法精确度进行比较。研究结果表明,利用神经网络模型对千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值进行反演是可行的,且与其他常规方法相比,该模型对于叶绿素a含量低的内陆清洁水体反演有着更高的相关性(R~2=0.921 8);在空间分布上,千岛湖区域水体叶绿素a浓度整体较低,高叶绿素a浓度区域主要集中易受人类活动干扰的西南及东北区域;年际变化分析表明,千岛湖区域水体叶绿素a浓度稳定,且波动较小,平均叶绿素a浓度值皆维持在1.70~1.75μg/L之间,清洁水体特征显著。
【关键词】神经网络模型 千岛湖 清洁水体 叶绿素a
【基金】国家重点研发计划项目(2017YFB0503902)
【所属期刊栏目】长江流域资源与环境
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