农业机械学报

作者：曹引,冶运涛,赵红莉,蒋云钟,王浩,严登明

单位：东华大学,中国水利水电科学研究院,中国水利水电科学研究院,中国水利水电科学研究院,东华大学;中国水利水电科学研究院,东华大学,

关键词：水源地;浊度;高光谱反演;离散粒子群;偏最小二乘;HJ-1A HSI

基金：国家重点研发计划项目（2017YFC0405801、2017YFC0405804）、国家自然科学基金项目（51309254）、高分辨率对地观测系统重大专项（08-Y30B07-9001-13/15-01）、中国水利水电科学研究院科研专项“十三五”重点科研项目（WR0145B272016）和中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放基金项目(IWHR-SKL-201517)

随着面源污染的加剧，导致水源地水体富营养化程度日趋严重，浊度作为衡量水体富营养化的一项重要指标，是水质评价的重要参数。为降低浊度偏最小二乘(Partial least squares, PLS) 反演模型建模的不确定性，提高模型反演精度，提出了基于离散粒子群(Discrete binary particle swarm optimization, DBPSO)和偏最小二乘的水体浊度反演模型。以2015年10月在南水北调东线重要水源地微山湖获取的水体浊度和准同步的HJ-1A HSI高光谱数据为例，利用HJ-1A HSI B26-B105(中心波长：518~870nm)全谱段光谱反射率(Original spectral reflectance, OSR)和归一化光谱反射率(Normalized spectral reflectance, NSR)直接构建浊度OSR-PLS和NSR-PLS反演模型，同时利用离散粒子群算法优选输入浊度PLS反演模型的最佳原始波段反射率和归一化光谱反射率，在此基础上提出并构建浊度OSR-DBPSO-PLS和NSR-DBPSO-PLS反演模型；然后对上述模型进行精度评价，分析光谱归一化处理和特征波段优选对PLS模型反演精度的影响，选择精度最高的模型反演微山湖水体浊度分布。结果表明：NSR-PLS模型精度(R2=0.91)高于OSR-PLS模型(R2=0.50)，对波段进行归一化处理能提高浊度PLS反演模型精度；DBPSO能够识别浊度PLS反演的最佳波段，浊度PLS建模所需的波段数由80个分别减少为44个(OSR波段)和36个(NSR波段)，在此基础上构建的OSR-DBPSO-PLS模型(R2=0.96)和NSR-DBPSO-PLS模型(R2=0.97)均具有较高精度，显著高于直接利用全谱波段构建的浊度PLS模型反演精度；选择综合误差最小的NSR-DBPSO-PLS模型反演微山湖水体浊度，反演结果符合实际，该模型适用于HJ-1A HSI数据和内陆水体浊度反演。

来源：2018年第1期

《农业机械学报》期刊编辑部

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