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基于多光谱数据的淮河流域信阳段水质参数反演与分析

7、地理与地理信息科学 > 专题6：海洋、湖泊与河流先进监测技术

如何利用遥感数据高效、全面、连续和准确地监测内陆河流及湖库的有机污染是水环境监测研究的热点，而解决该问题的关键是水体污染物的光谱反射机理的探寻和高精度反演模型的构建。针对COD、氨氮两个重要的水质指标，分析了其在水体中光谱反射的机理，建立了其与敏感波段的相关关系，相关系数高于0.6的波段或波段组合用于水质反演，构建基于卷积人工神经网络的水质反演模型，对整个水域进行水质反演，为水质评价和水体污染防治提供可靠的依据。将本文的方法用于具有内陆流域典型代表淮河流域，进行实验验证，选取了淮河信阳段干流及其支流潢河、浉河、白露河等水域为研究对象，结果表明：（1）氨氮浓度与Landsat8影像的蓝波段（Band2）数据相关系数最高，达到0.863；（2）COD与Landsat8影像单波段的相关性不太高，但是利用红波段（Band4）与短波红外波段（Band6）进行波段组合（Band4/Band6）后，其相关系数可达0.929；（3）基于BP神经网络模型反演的COD和氨氮浓度与实测数据吻合度较高，平均相对误差分别为14.35%和29.30%。研究结果对内陆水体水质遥感监测具有一定的参考价值。