检索结果-南通市图书馆

水生态学杂志 2025年

作者：徐升钱贞兵秦军王彪安徽省生态环境监测中心安徽大学资源与环境工程学院

叶绿素a浓度是评价城市河流水体富营养化的重要指标，动态监测城市河流水质对生态环境保护具有重要意义。以合肥市南淝河典型河段为研究区域，结合无人机多光谱遥感影像与水质实测数据，进行敏感波段筛选和特征分析，选取与叶绿素a浓度... 详细信息

叶绿素a浓度是评价城市河流水体富营养化的重要指标，动态监测城市河流水质对生态环境保护具有重要意义。以合肥市南淝河典型河段为研究区域，结合无人机多光谱遥感影像与水质实测数据，进行敏感波段筛选和特征分析，选取与叶绿素a浓度相关性最高的波段组合，构建基于贝叶斯优化的深度神经网络（BO-DNN）叶绿素a浓度遥感估算模型。结果显示，构建的模型估算精度高、泛化能力强(R2=0.9，EMA=0.018 mg/L，ERMS=0.035 mg/L)，且无人机遥感叶绿素a浓度深度学习估算方法得到的结果与实际地面采样结果分布一致性较高。当训练样本大于或等于总样本的75%时，模型精度变化不大；但随着训练样本的减少至50%和25%，模型精度明显下降，表明样本集的增加有助于提高模型准确度。空间分布分析表明，南淝河叶绿素a浓度呈现明显的区域性差异，A区的高浓度区域主要分布在桥梁两侧及下游水域，受到人为干扰和污染物堆积的影响；B区的高浓度区域集中在河道两岸、中部水域及支流交汇处，多与农业化肥、农药的渗流污染及船舶航行排放有关。研究在充分挖掘无人机遥感与地面水质采样数据的基础上进行叶绿素a浓度估算，为城市河流水质的高效监测与保护提供了有效方法。

关键词：叶绿素a浓度估算深度学习无人机遥感城市河流

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