换一批内陆水体水质参数遥感反演集合建模方法
Ensemble modeling methods for remote sensing retrieval of water quality parameters in inland water
摘要以微山湖为研究对象,利用2015年6月11～13日获取的实测高光谱和水体叶绿素a浓度、总悬浮物浓度和浊度数据,构建3种水质参数遥感反演常用的经验模型和PSO-SVM模型并进行精度评价,确定参与3种水质参数集合建模的反演模型,分别利用以熵权法(EW-CM)、集对分析法(SPA-CM)为代表的确定性集合建模方法和以贝叶斯模型平均(BMA)为代表的概率性集合方法构建反演3种水质参数的EW-CM、SPA-CM和BMA集合模型.通过贝叶斯平均方法获取各模型和BMA集合模型反演3种水质参数的不确定性区间,对比3种水质参数各模型和集合模型反演结果.结果表明:(1)确定性集合模型中SPA-CM模型精度整体高于EW-CM模型;(2)BMA概率性集合模型建模精度整体上要优于SPA-CM和EW-CM集合模型,验证精度稍低于SPA-CM模型,和EW-CM模型相当;(3)概率性集合建模可以给出集合模型和各模型反演水质参数的不确定性区间;(4)确定性和概率性集合模型可以综合各模型信息,使得集合模型同时具有较高的建模和验证精度,降低单一模型反演水质参数的不确定性,并在一定程度上提高水质参数反演精度.
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关键词
内陆水体水质遥感集合建模微山湖叶绿素a总悬浮物浊度inland waterremote sensing of water qualityensemble modelingWeishan Lakechlorophyll atotal suspended matterturbidity
分类号
X832
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1000-6923.2017.10.039
发布时间
2018-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（51309254）
国家重点研发计划（2017YFC0405801）
国家重点研发计划（2017YFC0405804）
中国水利水电科学研究院科研专项（WR0145B272016）
流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放研究项目（IWHR-SKL-201517）
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