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结合机器学习与高光谱遥感的城市内河水质反演
遥感应用
2026/09/21
摘要：针对当前城市内河氮磷算法研究不足的问题，以福州市晋安河为研究对象、下洞江为验证对象，对总磷(TP)和总氮 (TN)这两个重要河流水质指标进行研究。提出单波长连续投影算法(SPA)和双波长皮尔逊相关性分析(Pearson)进行自变量 筛选，再结合机器学习算法对晋安河实测光谱数据进行模型构建和水质反演可视。实验表明，TP、TN与氨氮有很强的相 关性，在构建TP、TN水质参数反演模型时，加入氨氮的特征波长，并采用SPA+Person+RF算法构建的TP模型效果最 优，其R2为0.92，ERMS为0.005 mg/L。采用SPA+Pesrson+SVR算法构建的TN模型效果最优，其R2为0.90，ERMS 为 0.082 mg/L。优化后的算法比传统算法提升显著。经验证，该方法同样适用下洞江水质反演，可用于城市内河水环境 监测。
关键词：水质反演；无人机高光谱；机器学习；总磷；总氮；城市内河。
期刊：福州大学学报（自然科学版）
DOI：10.7631/issn.1000-2243.22446
设备：GaiaSky
