基于landsat卫星影像的水库水体总磷质量浓度反演研究

以清河水库为研究区域,利用Landsat8卫星OLI数据及实地观测数据,建立了适于清河水库水体总磷质量浓度的最小二乘支持向量机(LS-SVM)遥感反演模型,并对清河水库总磷量进行了反演分析。结果表明,LS-SVM模型的平均相对误差为6.06%,相比于单波段线性回归反演模型及波段组合线性回归模型,平均误差分别降低了20.77%、12.53%,显著提高了清河水库水体总磷质量浓度反演的模型精度,达到遥感反演预测精度要求;利用LSSVM反演模型对清河水库总磷量反演显示,水体中总磷质量浓度主要集中在0.04~0.08 mg/L,水库水体总磷质量浓度总体偏高。     

基于神经网络模型的水源地水质参数反演研究

以武汉市的主要供水水源地水质参数(氨氮含量)为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据,尝试性地建立了氨氮含量的神经网络反演模型.反演模型的平均相对误差为4.8%,可用于该项水质指标的反演研究.     

基于多源数据融合的盐分遥感反演与季节差异性研究

为提高多光谱盐分遥感反演的精度,利用实测高光谱与多光谱进行数据融合,并分析了不同季节盐分遥感的差异性。以河套灌区永济灌域为研究区域,以实测光谱仪测定的土壤高光谱数据和Landsat-8 OLI多光谱数据为基础,通过光谱变换和多元逐步回归方法筛选特征波段和特征光谱指数,构建了春、秋两季土壤盐分多光谱、高光谱反演模型,并利用特征光谱指数的线性回归构建了高-多光谱数据融合反演模型。结果表明:高光谱的反射率总体比多光谱高36. 83%,春季反射率比秋季平均高23. 78%。利用模型中最优变量-特征光谱指数对多光谱模型与高光谱模型进行融合,高-多光谱融合反演模型训练集和验证集R2平均值分别为0. 651和0. 635,RMSE平均值分别为2. 44 g/kg和2. 49 g/kg,精度明显高于对应的多光谱反演模型,其中训练集、验证集的R2平均值分别提高了36. 19%和35. 64%,RMSE平均值分别降低了34. 28%和41. 72%。春季多光谱、高光谱和融合反演模型的精度均高于秋季,其中训练集R2平均值比秋季模型分别提高了6. 03%、6. 05%和4. 40%,验证集R2平均值分别提高了19. 07%、12. 21%和1. 75%。构建的高-多光谱融合模型反演灌域春秋两季平均盐分含量分别为6. 05、5. 97 g/kg,平均相对误差分别为9. 65%和10. 68%,总体上该区域春季土壤主要为重盐化土,秋季土壤主要为中盐化土。     

基于VSWI和TVDI差异的河套灌区沈乌灌域耕地灌溉面积遥感监测

【目的】尝试利用遥感数据实现对河套灌区沈乌灌域灌溉面积的提取,为沈乌灌域现代化管理提供理论依据。【方法】利用Landsat-8数据对研究区域的植被供水指数VSWI、温度干旱指数TVDI进行反演,根据实测数据,构建基于VSWI和TVDI差异的灌溉面积监测模型,对沈乌灌域的灌溉面积进行遥感提取。【结果】2种模型具有较高的一致性,基于VSWI和TVDI的灌溉面积监测模型反演精度分别为85.3%和89.7%。【结论】证明了2种监测模型的可行性,同时发现基于TVDI差异的灌溉面积监测模型精度高于基于VSWI差异的灌溉面积监测模型。     

基于高分遥感卫星影像的汤逊湖水质遥感反演

本文通过对2019年1月、8月高分二号、高分六号影像以及相应时期的实测水质数据,建立水质参数与最佳特征波段或波段组合的回归方程,对武汉汤逊湖的氨氮、总磷和化学需氧量进行遥感反演,并对3种水质参数进行综合评价,探讨各水质参数浓度的影响因素.结果表明:3种水质参数中反演精度高低依次为化学需氧量、总磷、氨氮;从水质综合评价结...     

基于HJ-1A卫星CCD1数据的滇池水质参数反演模型研究

将遥感技术应用于水质监测能够较好地反映区域水质在空间和时间上的分布情况和变化,尤其适用于大范围水域的快速监测。使用HJ-1A卫星CCD1数据,以滇池为研究区,对滇池悬浮物、叶绿素a两个水质参数的遥感定量反演进行了研究。研究结果表明CCD1数据的2、3、4波段与滇池悬浮物浓度的相关性最好,构建悬浮物浓度反演模型的最佳波段组合为:(b2+b3)/(b2/b3);3、4波段与滇池叶绿素a浓度的相关性最好,构建叶绿素a浓度反演模型的最佳波段组合为:(b4-b3)/(b4+b3)。通过对遴选出来的波段组合进行趋势拟合分析,得到最适合滇池水质参数的反演模型。     

基于环境小卫星的凌河叶绿素a浓度定量反演

利用遥感技术对河流水质环境进行监测评价,实现河流水质的实时同步监测。以辽宁省大凌河朝阳市区段为研究对象,在获取实地监测数据和HJ-1B遥感影像的基础上,建立比值线性回归模型和模糊控制RBF神经网络模型,对水质参数叶绿素a浓度进行定量反演。试验表明,模糊控制RBF神经网络模型的叶绿素a浓度反演结果和精度明显好于线性模型,为凌河水质监测提供了一种较好的方法。     

局部循环供氧生物膜技术处理分散污水脱氮除磷分析

针对现代农业科技示范区污水特点,在处理农村生活污水的"两级回流连续供氧生物膜"工艺基础上设计"两级交替回流局部循环供氧生物膜"工艺,并对该工艺处理分散污水的脱氮除磷效能进行了实际应用研究。系统采用沉淀池和循环池交替回流技术,简化调节池为集水池,改造水解酸化池为水解酸化调节池,在平均处理量100 t/d,水力停留时间(HRT)为2 d的情况下,稳定运行2 a结果表明:工艺对有机污染物、NH_3-N、总氮和总磷的去除率分别为71.6%、64.4%、45.5%和72.0%;出水有机污染物、NH3-N、总氮和总磷的平均质量浓度分别为15.3、9.2、17.2、0.8 mg/L,出水符合城镇污水处理厂污染物排放(GB 18918—2002)一级B标准。进水有机污染物与总氮比值、有机污染物与总磷比值与总磷、有机污染物和NH3-N去除率呈正相关关系,与总氮去除率呈负相关关系。实践证实,该工艺对波动较大的冬季低温期及复杂水质期高冲击、高负荷的特殊分散污水具有较好的脱氮除磷和有机物去除能力。     

基于SPOT遥感数据的甘蔗叶面积指数反演和产量估算

利用SPOT遥感数据进行甘蔗叶面积指数LAI反演,建立最佳NDVI-LAI反演模型,同时结合不同生育期甘蔗叶面积指数的时序变化规律,建立各生育期甘蔗叶面积指数LAI与产量的相关关系,得到甘蔗叶面积指数LAI 产量最佳估产模型.在验证甘蔗叶面积指数LAI的基础上,利用遥感反演的甘蔗叶面积指数LAI进行甘蔗单产估算.结果表明:甘蔗叶面积指数LAI与NDVI之间存在显著的正相关关系,全生育期二者的相关性最高,以二次函数模型拟合效果最佳,决定系数R2为0.8429.将遥感数据反演得到的平均叶面积指数LAI数据代入甘蔗叶面积LAI-产量模型得到全县平均单产,与统计数据相比,相对误差仅为2.6％.说明该模型具有较好的估产效果,可以为甘蔗区域估产提供重要参考.     

安徽万佛湖总氮总磷及高锰酸盐指数含量变化的研究

在万佛湖的区域内,选择了6个监测位点,对水体中的总氮、总磷和高锰酸盐指数进行了为期1年的动态监测。通过介绍监测的材料与方法,阐述了万佛湖水体中总氮平均浓度、总磷平均浓度、高锰酸盐指数平均浓度的时空变化,对万佛湖水体中总氮总磷平均浓度超标的初步成因进行了分析。     

高氟地区平原水库高锰酸钾指数的定量遥感研究

以高氟地区沧州大浪淀水库作为研究对象,将实测的高锰酸钾指数和TM遥感数据反射率进行回归分析处理,构建了高锰酸钾指数与TM各波段多光谱定量遥感模型,并对TM3/TM5波段指数模型进行了定量反演,其结果符合水体实际水质分布情况,表明所建模型可应用于该水体高锰酸钾指数的监测需要,同时探讨定量反演水库氟离子浓度的可行性.     

基于Landsat影像的清河水库总悬浮物浓度反演模型研究

为了及时、准确的了解清河水库总悬浮物浓度情况,采用Landsat卫星OLI数据,通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与总悬浮物浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库总悬浮物浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.686提高到0.88,平均相对误差从3.52%减小到3.16%,利用LS-SVM模型对总悬浮物浓度的反演精度显著提高。     

基于动态模拟的作物系数优化蒸散量估算研究

通过作物生长模型动态模拟的冬小麦全生育期潜在蒸散量和实际蒸散量计算冬小麦各生育时期的模拟作物系数,并与FAO提供的冬小麦各个生长阶段的标准作物系数对比,验证了其数值和变化趋势的准确性。基于地面实测和遥感反演的叶面积指数,建立了作物系数与叶面积指数的经验对数模型,根据遥感反演的叶面积指数获取冬小麦全生育期以天为步长的区域尺度的作物系数。利用冬小麦各生育时期模拟作物系数与以天为步长的区域尺度作物系数的比值优化蒸散量模型,获取关中平原2013—2014年冬小麦全生育期优化前后的蒸散量反演结果。通过与实测数据对比,发现优化前最大相对误差为14.36%,优化后最大相对误差为9.89%,优化后的蒸散量反演模型比未优化的蒸散量反演模型能够更加准确地反演冬小麦全生育期的蒸散量,特别是在低植被覆盖条件下的反演精度有明显的提升。     

青海省农业生态区参考作物蒸散量的遥感反演

根据青海省农业生态区15个气象站2003年气象资料,应用FAO推荐的Penman-Monteith方程计算参考作物蒸散量(ET0),利用MODIS高程(DEM)、地表温度(LST)及法国SPOT卫星的归一化植被指数(NDVI)遥感影像资料,提取遥感数据并耦合到时间分辨率为旬,空间分辨率为1km,将其与计算所得ET0进行相关分析,运用MATLAB软件进行模型拟合,获得该地区的ET0遥感反演模型及其适用条件,使用Arcgis9.3对利用该模型反演的结果进行了空间分布规律分析。研究结果表明,2003年7—11月各旬遥感因子DEM、NDVI和LST与ET0的线性关系显著,其中DEM与ET0呈显著负相关关系,NDVI和LST与ET0呈极显著正相关关系;获得了该地区基于遥感数据的旬ET0三元线性遥感反演模型,该模型通过α=0.01的F和t显著性检验,模型效果极显著,适用期为7—10月;对2004年计算及反演结果表明,ET0空间分布从西北往东南方向递增,低海拔处往高海拔处递减;模型反演平均相对误差为-1.9%,有较好的反演结果。     

遥感监测土壤水分研究进展

土壤水分是作物旱情诊断及灌溉管理的基础参数,监测土壤水分对于提高水分利用效率和效益具有重要意义。传统的土壤水分监测手段由于采样点的限制,难以经济、快速地获取大范围区域土壤水分。遥感技术可以频繁和持久地获取地表特征的面状信息,为快速经济地获取区域土壤水分提供了可能。根据遥感数据波段不同,从可见光-近红外遥感、热红外遥感、微波遥感和高光谱遥感4个方面概述了目前比较成熟和应用广泛的土壤水分遥感反演方法及相应的估算模型。对各种方法的优缺点和适用范围进行了总结,指出了遥感反演土壤水分方法与模型存在的不足,展望了遥感反演土壤水分的发展趋势。     

清河水库水体高锰酸盐指数遥感反演模型研究

以清河水库为研究区,选用landsat8卫星OLI数据与同步实测高锰酸盐指数(COD_(Mn)),通过SPSS软件分析OLI数据的单波段及波段组合与实测COD_(Mn)之间的相关关系,建立比值线性回归模型和比值非线性最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型,对清河水库COD_(Mn)进行定量遥感反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型更适合于清河水库COD_(Mn)的定量反演研究。LS-SVM模型将预测值与实测值的相关系数R~2从0.693 1提升到0.942 7、误差的算数平方根RMSE从4.76减低到2.71、平均相对误差从7.89%减小到6.26%,利用LS-SVM模型明显提高了清河水库COD_(Mn)的反演精度。     

基于无人机多光谱遥感的水稻冠层SPAD值反演

为研究水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）在3种水分处理和5种施氮处理下的变化规律，探讨无人机多光谱遥感技术反演水稻SPAD的可行性，本研究利用大疆精灵4多光谱无人机，采集了水稻拔节孕穗期、抽穗开花期和乳熟期的冠层多光谱遥感影像，并同步测定水稻SPAD值，基于25个光谱变量（5个波段反射率和20个植被指数），采用多元线性逐步回归、岭回归和套索回归3种方法构建了水稻SPAD的反演模型。结果表明：水稻3个生育期的SPAD最佳反演模型均是采用套索回归方法构建的，其中乳熟期建立的SPAD最佳反演模型在3个生育期中的反演精度最高，决定系数为0.782，均方根误差为1.217 7，相对误差为6.611 3%。因此，该研究可对水稻叶片SPAD进行遥感监测，并为水稻精准灌溉和施肥提供科学依据和数据支撑。     

基于Landsat-8 OLI数据的乌梁素海总溶解性固体质量浓度遥感反演

【目的】探究研究区总溶解性固体(TDS)质量浓度分布,为水环境质量评价提供依据。【方法】利用2013年和2015年乌梁素海实测TDS质量浓度和遥感反射率数据,建立并检验了TDS质量浓度多元线性回归模型,将模型应用于大气校正后的Landsat-8 OLI数据,分析了乌梁素海TDS质量浓度时空分布特征。【结果】建立的多元线性回归模型均方根误差为0.455 g/L,平均相对误差为13%,决定系数R2为0.594。经误差敏感性检验及区域适用性检验表明,该算法适用于乌梁素海开阔水体TDS质量浓度遥感反演。乌梁素海TDS质量浓度无明显的时间循环变化特征;中部开阔水体TDS质量浓度低;北部、东部沿岸及南部部分水域TDS质量浓度反演结果有较大误差。主要原因是北部、东部和南部受底质、藻华及沉水植被的影响较大。【结论】建立的模型可用于乌梁素海TDS质量浓度的遥感反演。     

基于SWAT模型的典型区域高标准农田综合管理方案模拟与优化

为研究不同高标准农田管理措施对流域排水影响,以芳溪湖流域为研究对象,以2019-2020年连续2年的径流和水质（总氮、总磷和产沙）监测数据为基础,率定并验证了SWAT模型的适用性,并基于率定后SWAT模型对典型区域高标准农田综合管理方案进行了模拟和优化。结果表明：(1)率定的SWAT模型模拟效果总体较好,构建的灌区分布式水文及面源污染模型适用于芳溪湖流域;(2)高标准农田建设可以实现流域节水减排,最大径流排放减少可达6.93%,最大总氮、总磷、泥沙排放减小均可达7.81%以上,适当提高塘堰汇流面积比例,增加生态沟的建设密度和长度,能有效减少地表径流及总氮、总磷负荷,最大径流排放减小可达18.92%,最大总氮、总磷、泥沙排放减小均可达20.37%以上;(3)不同轮作模式中,水作模式与现状条件相比能有效减少流域径流、总氮、总磷和泥沙的排放;(4)高标准农田建设综合管理优化方案下,流域排水总量减少可达24.59%,总氮、总磷和泥沙减少均可达36.36%以上。合理的沟塘系统设计和种植结构调整能有效减少流域面源污染排放。     

基于无人机多光谱影像和XGBoost模型的城市河流水质参数反演

为建立针对城市河流水质参数稳定且准确的无人机遥感反演模型，以邯郸市境内滏阳河5个河段为研究样区，基于三期无人机多光谱影像和水体氨氮浓度实测数据，构建了4种数学统计模型与XGBoost模型，并在模型验证和评价的基础上选取最优模型对研究区氨氮浓度进行时空分布反演及分析。结果表明：(1)XGBoost模型反演效果优于数学统计模型，决定系数、均方根误差、平均绝对百分比误差整体优于数学统计模型，表现出较强的拟合能力和较高的预测精度；(2)无人机遥感反演技术适用于城市河流氨氮浓度反演，多光谱数据B1波段在建模中起关键作用；(3)邯郸市滏阳河流域各河段的整体氨氮浓度依次为2020年12月>2020年8月>2021年5月，呈现出一定的季节性差异特征。