面向GF-1 WFV数据的闽江下游叶绿素a反演模型研究

谢婷婷、Xie Tingting、陈芸芝、Yunzhi Chen、卢文芳、LU Wenfang、汪小钦、Xiaoqin Wang

2019Environmental Science被引 1

摘要

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一，常用来评价水体的富营养化程度.为建立适合于闽江下游叶绿素a浓度的反演模型，利用地面采样数据，结合GF-1 WFV光谱响应函数，选用多元回归、BP神经网络和随机森林方法，构建了叶绿素a浓度反演模型；并根据验证数据与实测值之间的决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均相对误差对模型反演结果进行了比较.结果发现，随机森林模型的R2为0.895，RMSE为1.994 mg·m-3，平均相对误差为11.502%，是3种模型中最优的.为了评估模型的性能，进一步比较了WFV影像像元反射率反演的叶绿素a浓度值与相应的实测值.结果表明，随机森林模型同样具有较高的精度，其R2为0.709，RMSE为3.540 mg·m-3，平均相对误差为25.616%.本研究可为闽江下游水环境的监测提供一定的理论依据和技术参考.

引用本文（GB/T 7714）

谢婷婷, Xie Tingting, 陈芸芝, 等. 面向GF-1 WFV数据的闽江下游叶绿素a反演模型研究[J]. 未知来源, 2019.

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DOI：https://doi.org/10.13671/j.hjkxxb.2019.0180

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