论文摘要
以白洋淀为研究区域,结合实测光谱、Landsat8影像和化学需氧量(COD)实测值,使用BP神经网络构建COD反演模型。结果显示,光谱反射率可对白洋淀水体COD污染程度进行区分,BP神经网络模型预测值与实测值的平均相对误差为16.5%,模型精度较好。基于模型反演2017年10月30日白洋淀水体COD浓度空间分布,白洋淀水体存在一定程度的有机污染,部分水体达到劣V类,污染中心主要位于东南部的村镇和旅游景点,区域内的生活、生产污水可能是造成COD升高的主要原因。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵起超,赵姝雅,刘剋,王延仓,李怀瑞
关键词: 白洋淀,实测光谱,神经网络,遥感监测
来源: 现代电子技术 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 北华航天工业学院,河北省航天遥感信息处理与应用协同创新中心
基金: 国家国防科工局高分辨率对地观测系统重大专项(67-Y20A07-9002-16,17),河北省科技计划项目(162776473,17210312D),北华航天工业学院博士科研基金项目(BKY201703)~~
分类号: X87
DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.03.014
页码: 56-60
总页数: 5
文件大小: 1686K
下载量: 324
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