基于GF-1 WFV影像与神经网络模型的水库水质多参数反演研究.pdf

基于GF-1 WFV影像与神经网络模型的水库水质多参数反演研究 本研究旨在建立基于国产GF-1 WFV影像和神经网络模型的水库水质多参数定量反演模型，实现高效率、大范围、连续空间的水库水质多参数变化监测。研究结果证实了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性，为湖长制和湖泊富营养化评估提供技术支持。 知识点： 1. gf-1 wfV影像：GF-1 WFV影像是一种国产卫星影像，能够提供高分辨率的多光谱遥感影像，用于水库水质监测。 2. 神经网络模型：神经网络模型是一种机器学习算法，能够学习和模拟复杂的关系，用于建立水库水质参数与影像数据之间的定量反演模型。 3. 多参数反演模型：多参数反演模型是一种基于神经网络模型的定量反演模型，能够同时预测多个水库水质参数，如叶绿素a、透明度、总磷、总氮、高猛酸盐指数等。 4. 遥感影像水质监测：遥感影像水质监测是一种基于遥感技术的水库水质监测方法，能够实现高效率、大范围、连续空间的水库水质变化监测。 5. 湖泊富营养化评估：湖泊富营养化评估是一种基于水库水质监测结果的湖泊富营养化评估方法，能够评估湖泊的富营养化程度，提供技术支持湖长制和湖泊富营养化评估。 详细说明： 本研究基于国产GF-1 WFV影像和神经网络模型，建立了多参数定量反演模型，能够预测水库水质参数，如叶绿素a、透明度、总磷、总氮、高猛酸盐指数等。研究结果证实了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性，为湖长制和湖泊富营养化评估提供技术支持。 在本研究中，我们使用了GF-1 WFV影像和神经网络模型，建立了多参数定量反演模型，预测了东风水库叶绿素a、透明度、总磷、总氮、高猛酸盐指数等5个水质参数。预测结果与实测值之间的决定系数N2均达到0.8以上，平均相对误差均在40%以下。 本研究证明了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性，为湖长制和湖泊富营養化评估提供技术支持，为水库水质监测提供了一种高效、可靠的方法。