基于神经网络的宽浅型湖泊水质反演研究

• 作者: 刘佳明 岳佳佳 庞博 张艳君
• 来源期刊: 南水北调与水利科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 磁湖 遥感 神经网络 线性回归 水质反演
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 生态与环境
• 页码范围: 26-31
• 页数: 6页
• 分类号: P334
• 字数: 6116字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2016.02.006

摘要

城市浅型湖泊治理是城市生态文明建设的重要组成部分.通过对黄石磁湖的LKONOS遥感影像进行预处理,建立了水质参数与卫星波段的多元线性回归模型、BP神经网络模型和RBF神经网络模型.通过比较不同模型的结果,运用可靠模型对整个湖体的COD、NH3-N、TN、TP指标进行反演.结果表明,神经网络模型对于磁湖水质指标的反演结果显著优于多元线性回归模型,其中BP神经网络模型对NH3-N、TP的模拟效果好,RBF神经网络模型对COD、TN的模拟效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘佳明	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	16	71	5.0	7.0
2	庞博	北京师范大学水科学研究院	47	328	11.0	17.0
3	岳佳佳	北京师范大学水科学研究院	2	6	1.0	2.0
4	张艳君	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	1	5	1.0	1.0