摘
要:水質(zhì)污染問題己經(jīng)成為我國環(huán)保領(lǐng)域的重要課題,它直接影響到人類的生存與發(fā)展.水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)為水環(huán)境水資源管理和污染控制的主要手段之一,是進(jìn)行水質(zhì)治理和水資源開發(fā)利用的前期工作,為水資源的保護(hù)和綜合應(yīng)用提供原則性的方案和依據(jù)。
本文基于多源傳感器地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),高分辨率、多光譜遙感衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù),以Madab為平臺(tái),從信息融合的角度,引入支持向量機(jī)(SVM)理論與方法,并首次將該方法應(yīng)用到水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)中,分析其可行性、有效性。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:
(1)以地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為對(duì)象,設(shè)計(jì)并構(gòu)建了基于地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的SVM水質(zhì)狀況識(shí)別模型,分析長(zhǎng)江口水質(zhì)狀況,并與單因子評(píng)價(jià)方法,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和基于D-S理論的方法進(jìn)行比較,說明在水質(zhì)狀況識(shí)別問題上,運(yùn)用支持向量機(jī)方法進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)是可行的,且具有更好的分類能力。
(2)將每月水質(zhì)參數(shù)平均濃度值的監(jiān)測(cè)看成一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題,建立了基于地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的SVM水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息融合處理模型,對(duì)太湖流域的水質(zhì)參數(shù)高錳酸鹽指數(shù)月平均濃度進(jìn)行監(jiān)測(cè),并與基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型作了比較,結(jié)果說明,支持向量機(jī)應(yīng)用于水質(zhì)監(jiān)測(cè)是可行的,為間接水質(zhì)監(jiān)測(cè)提供了一種行之有效的方法。
(3)利用空中監(jiān)測(cè)和地面監(jiān)測(cè)信息的關(guān)聯(lián)性,分別構(gòu)建了基于遙感圖像與地面信息的SVM水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息融合處理模型和狀況識(shí)別評(píng)價(jià)模型,通過從遙感圖像提取的平均灰度值反演地面水質(zhì)參數(shù)的指標(biāo)值和水質(zhì)類別,實(shí)現(xiàn)利用遙感圖像對(duì)地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充,以獲取更多的水質(zhì)信息,從而進(jìn)行更好的水質(zhì)評(píng)價(jià)。
關(guān)鍵詞:水質(zhì)監(jiān)測(cè)、水質(zhì)評(píng)價(jià)、信息融合、支持向量機(jī)模型、遙感圖像
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