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基于高光谱特征提取的藻类叶绿素a反演模型
  • ISSN号:1001-6929
  • 期刊名称:《环境科学研究》
  • 时间:0
  • 分类:X524[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]北京大学城市与环境学院,地表过程分析与模拟教育部重点实验室,北京100871
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(40525003);国家重点基础研究发展计划(973)项目(2003CB15004)
中文摘要:

选取自然界中分布较广泛的小球藻和铜绿微囊藻为研究对象,进行室内藻类光谱试验,同步测定其ρ(叶绿素a),并分别建立基于混合高斯函数的小球藻和铜绿微囊藻高光谱信息模型.在此基础上,利用模拟退火算法实现模型的非线性参数拟合,提取这2种藻的高光谱特征,通过非线性回归分析,反演得到分解后的高光谱信息模型的峰高(hi)与ρ(叶绿素a)的定量模型,实现对水体中小球藻和铜绿微囊藻ρ(叶绿素a)的预测.结果表明:藻类高光谱特征提取算法能有效揭示小球藻和铜绿微囊藻的光谱本质特征,并得出相应的小球藻和铜绿微囊藻叶绿素a反演模型.

英文摘要:

Chlorella vulgafis and Microeystis aeruginos, found widely in natural environments, were selected for an indoor experiment. The reflectance spectra of the algaes were measured and the chlorophyU-a concentrations were determined simultaneously. A feature extraction algorithm for the algae hyperspeetral data was developed, and was used to estimate Chl-a concentration in aquatic environments. According to the measured data, separate hyperspectral quantitative models for Chlorella vulgaris and Microcystis aeruginosa were developed. Based on the models, Simulate Anneal Arithmetic was applied for the non-linear fitting of the model parameters and achieved the extracted features of the hyperspectral data. The feature extraction algorithm used in this study can effectively predict the hyperspectral characteristics of these two algaes. The relevant Chl-a inversion models for Chlorella vulgaris and Microcystis aeruginos were obtained.

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期刊信息
  • 《环境科学研究》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国环境保护部
  • 主办单位:中国环境科学研究院
  • 主编:刘鸿亮
  • 地址:北京安外大羊坊8号中国环科院内
  • 邮编:100012
  • 邮箱:hjkxyj@163.com
  • 电话:010-84915128
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-6929
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1827/X
  • 邮发代号:82-384
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:33433