基于主成分降维的总悬浮物浓度遥感估算模型适用性分析

• 作者: 吕恒 李云梅 王永波 王珊珊 郭宇龙
• 来源期刊: 湖泊科学
• 关键词: 高光谱 主成分分析 降维 总悬浮物浓度 太湖
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 专辑:水质良好湖泊保护与天目湖实践
• 页码范围: 892-899
• 页数: 8页
• 字数: 8014字
• 语种: 中文

摘要

总悬浮物浓度(CTSM)是水质评价的重要参数.为了提高内陆Ⅱ类水体总悬浮物浓度估算的精度,利用主成分分析方法对2009年4月太湖水体实测高光谱数据进行降维处理,进而以不同数量的主成分作为变量,分别构建总悬浮颗粒物浓度的多元线性回归估算模型并比较这些模型的效果,从而确定最优的主分量个数;结合近年运行的高光谱传感器,对模型的适用性进行评价.结果表明:①前三个主成分(PC1、PC2、PC3)从不同侧面涵盖了悬浮物浓度信息,它们与ln(CTSM)的相关系数分别为0.728、0.401和0.403;②当主成分个数为6时,模型达到最优;模型的精度高于4个传统经验模型;③在400～ 850 nm之间,波段数大于45的高光谱传感器数据都能利用主成分分析的方法构建精度较高的总悬浮物浓度估算模型;此外,MERIS、J1-HSI、Hyperion和CHRIS这些常用的高光谱传感器的波段设置,都适合于主成分建模.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李云梅	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	121	2845	30.0	48.0
2	吕恒	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	38	428	13.0	18.0
3	郭宇龙	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	8	114	6.0	8.0
4	王永波	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	9	56	4.0	7.0
5	王珊珊	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	4	25	3.0	4.0