| 丹江口水库总氮、氨氮遥感反演及时空变化研究 |
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| 引用本文： | 刘轩,赵同谦,蔡太义,肖春艳,陈晓舒,张文静. 丹江口水库总氮、氨氮遥感反演及时空变化研究[J]. 农业资源与环境学报, 2021, 38(5): 829-838 |
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| 作者姓名： | 刘轩 赵同谦 蔡太义 肖春艳 陈晓舒 张文静 |
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| 作者单位： | 河南理工大学资源环境学院,河南 焦作 454000;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000;河南理工大学资源环境学院,河南 焦作 454000;河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（U170420041）；中原科技创新领军人才项目（194200510010）；河南省科技攻关项目（192102110086）；农业农村部耕地利用遥感重点实验室开放课题（2020LCLU002）；河南省软科学研究计划项目（192400410076）；河南理工大学博士基金项目（B2017-12） |
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| 摘 要： | 为定量反演丹江口水库水质指标含量，明晰水质指标的时空分布特征、迁移转化规律，以南水北调中线工程水源地丹江口水库为研究对象，根据哨兵2号卫星（Sentinel-2）遥感影像不同波段组合的反射率，结合2016年2月的采样点总氮（TN）与氨氮（NH3-N）水质监测数据建立BP神经网络模型，反演2016-2020年TN与NH3-N含量，以此分析库区TN与NH3-N含量的时空变化特征，并探析其变化的影响因素。结果表明：构建的BP神经网络模型中TN和NH3-N的拟合精度均较高，R2分别为0.863和0.877，适用于丹江口水库TN和NH3-N遥感反演研究。2016-2020年丹江口水库水质整体呈向好趋势，NH3-N含量保持Ⅰ类水质标准，而TN含量在Ⅲ类与Ⅳ类水质标准之间。研究表明，利用Sentinel-2影像波段所建立的BP神经网络模型，适用于TN与NH3-N含量的遥感反演，以此分析不同季节适合的反演模型，可以为大型湖泊水生态环境改善及水质监管提供技术支撑。
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| 关 键 词： | 丹江口水库 Sentinel-2 BP神经网络 总氮 氨氮 时空变化 |
| 收稿时间： | 2021-04-02 |
Spatiotemporal monitoring of total nitrogen and ammonia nitrogen in Danjiangkou reservoir |
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| LIU Xuan,ZHAO Tongqian,CAI Taiyi,XIAO Chunyan,CHEN Xiaoshu,ZHANG Wenjing. Spatiotemporal monitoring of total nitrogen and ammonia nitrogen in Danjiangkou reservoir[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2021, 38(5): 829-838 |
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| Authors: | LIU Xuan ZHAO Tongqian CAI Taiyi XIAO Chunyan CHEN Xiaoshu ZHANG Wenjing |
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| Affiliation: | School of Resources and Environment, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China;School of Surveying and Mapping and Land Information Engineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Danjiangkou reservoir Sentinel-2 BP neural network total nitrogen ammonia nitrogen spatiotemporal change |
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