基于多光谱遥感图像信息的水质污染监测研究

• 作者: 朱小明
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 水质监测 遥感图像 数据处理 极限学习机
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 52-55,60
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 4282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.11.012

摘要

在国内陆水资源保护与污染治理事业中,水资源污染监测是其中的核心环节.传统水质监测方法存在需要消耗大量人力物力和时空局限性的问题.随着遥感技术和成像光谱仪的发展,以及机器学习相关领域的快速发展,提出一种基于极限学习机的高分图像水质监测方法.对高分一号卫星所检测到的多光谱水域图像数据信息进行处理,并结合部分时间段的水质检测站实测数据对处理后的WFV数据进行标记,搭建基于极限学习机模型对水域进行异常检测,定性地判断该水域是否污染,通过对太湖兰山嘴和洪泽湖盱眙淮河大桥区域的水质污染判定,结果表明该方法对水质监测具有一定的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱小明	河海大学计算机与信息学院	1	2	1.0	1.0