基于GA-PLS算法的河网水体化学需氧量高光谱反演
文献类型：期刊论文
| 作者 | 蔡建楠1; 刘海龙3; 姜波3; 何甜辉1; 陈文杰2; 冯志伟2; 黎倬琳2; 邢前国3
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| 刊名 | 灌溉排水学报
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| 出版日期 | 2020 |
| 卷号 | 39期号:9页码:126-131 |
| 关键词 | hyperspectral imagery genetic algorithms partial least squares chemical oxygen demand river network waters 高光谱 遗传算法 偏最小二乘法 化学需氧量 河网水体 |
| ISSN号 | 1672-3317 |
| 英文摘要 | 【目的】建立河网水体化学需氧量(COD)高光谱反演模型,验证遗传-偏最小二乘(GA-PLS)算法对建模效果的改善作用。【方法】采集广东省中山市146个点位的水体高光谱数据和COD质量浓度实测数据,通过GA-PLS算法对高光谱反射率数据进行特征波段筛选后建立COD质量浓度反演模型,并比较输入变量为不同特征波段组合时模型反演效果差异。【结果】基于GA-PLS算法的COD质量浓度高光谱模型反演效果优于全谱段PLS模型,验证集RMSEP最小为4.887 mg/L,较全谱段PLS模型降低11.4%;以筛选得到的74个波段(占全波段数的2.9%)作为输入变量时,模型仍可保持良好的稳定性和反演精度;GA-PLS算法筛选得出的部分特征波段与水体中藻类、悬浮颗粒物的吸收特征波段一致,筛选结果具有合理性和指示意义。【结论】通过GA-PLS算法可对高光谱数据进行特征波段筛选,实现数据降维优化,进一步简化模型;在样本COD质量浓度主要分布范围内,GA-PLS算法模型有良好的反演精度和水质类别分类准确性。该方法在河流COD快速监测中具有良好的应用前景。 |
| 语种 | 中文 |
| CSCD记录号 | CSCD:6813156 |
| 源URL | [http://ir.yic.ac.cn/handle/133337/28203]  |
| 专题 | 烟台海岸带研究所_海岸带信息集成与综合管理实验室 烟台海岸带研究所_中科院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 |
| 作者单位 | 1.广东省中山市环境监测站 2.中山市生态环境局 3.中国科学院烟台海岸带研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 蔡建楠,刘海龙,姜波,等. 基于GA-PLS算法的河网水体化学需氧量高光谱反演[J]. 灌溉排水学报,2020,39(9):126-131. |
| APA | 蔡建楠.,刘海龙.,姜波.,何甜辉.,陈文杰.,...&邢前国.(2020).基于GA-PLS算法的河网水体化学需氧量高光谱反演.灌溉排水学报,39(9),126-131. |
| MLA | 蔡建楠,et al."基于GA-PLS算法的河网水体化学需氧量高光谱反演".灌溉排水学报 39.9(2020):126-131. |
入库方式： OAI收割
来源：烟台海岸带研究所
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