基于模式识别和高分辨遥感影像的河流水质监测研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：立项数据库 > 立项详情页

基于模式识别和高分辨遥感影像的河流水质监测研究

项目名称：基于模式识别和高分辨遥感影像的河流水质监测研究
项目类别：面上项目
批准号：40671133
申请代码：D0106
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2007-01-01-2009-12-31

项目负责人：汪西莉
负责人职称：教授
依托单位：陕西师范大学
批准年度：2006

中文摘要：

水质监测为水环境保护和决策提供了必需的信息，因具有常规监测难以企及的优势，遥感监测技术成为水质监测研究的前沿方向，亟待综合多学科进行全面深入的研究。定量遥感反演是遥感水质监测的核心问题，首先，项目以渭河为案例，采用高分辨SPOT5遥感数据，结合模式识别、机器学习等重点研究了遥感反演方法，将其作为非线性建模问题，提出了几种新颖的方法基于支持向量机的、基于神经网络的、基于半监督学习的以及基于集成学习的水质遥感监测方法。针对渭河有机污染的特点，将这些方法用于渭河的关键水质参数化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、溶解氧的遥感反演，结果表明这些方法大大优于传统的统计回归反演方法，智能技术为定量遥感带来了更加科学、有效、更有针对性、面向实际的方法。其次，项目研究了基于支持向量机和神经网络的水质等级评价新方法，能综合多种水质参数以提供较为客观的水质评价结果。最后，项目在目标检测、数据融合等方面研究了高分辨遥感影像及合成孔径雷达图像智能化处理新方法，初步应用展现了方法的有效性。项目结合智能技术，为水质定量遥感反演和高分辨遥感影像的处理提供了新的思路和有效的方法，丰富了针对河流的遥感水质监测的研究应用。

中文主题词：水质监测；定量参数反演；模式识别；高分辨遥感影像

结论摘要：

英文主题词water quality monitoring; quantitative parameter retrieving; pattern recognition; high-resolution remote sensing image

成果综合统计