支持向量機(jī)在水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息融合與評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究

時(shí)間：2007-03-17 來(lái)源：河海大學(xué)計(jì)算機(jī)及信息工程學(xué)院 作者：管軍

摘 要：水質(zhì)污染問(wèn)題己經(jīng)成為我國(guó)環(huán)保領(lǐng)域的重要課題，它直接影響到人類(lèi)的生存與發(fā)展.水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)為水環(huán)境水資源管理和污染控制的主要手段之一，是進(jìn)行水質(zhì)治理和水資源開(kāi)發(fā)利用的前期工作，為水資源的保護(hù)和綜合應(yīng)用提供原則性的方案和依據(jù)。

    本文基于多源傳感器地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，高分辨率、多光譜遙感衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，以Madab為平臺(tái)，從信息融合的角度，引入支持向量機(jī)(SVM)理論與方法，并首次將該方法應(yīng)用到水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)中，分析其可行性、有效性。主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下:

    (1)以地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為對(duì)象，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了基于地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的SVM水質(zhì)狀況識(shí)別模型，分析長(zhǎng)江口水質(zhì)狀況，并與單因子評(píng)價(jià)方法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和基于D-S理論的方法進(jìn)行比較，說(shuō)明在水質(zhì)狀況識(shí)別問(wèn)題上，運(yùn)用支持向量機(jī)方法進(jìn)行水質(zhì)評(píng)價(jià)是可行的，且具有更好的分類(lèi)能力。

    (2)將每月水質(zhì)參數(shù)平均濃度值的監(jiān)測(cè)看成一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，建立了基于地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的SVM水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息融合處理模型，對(duì)太湖流域的水質(zhì)參數(shù)高錳酸鹽指數(shù)月平均濃度進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并與基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型作了比較，結(jié)果說(shuō)明，支持向量機(jī)應(yīng)用于水質(zhì)監(jiān)測(cè)是可行的，為間接水質(zhì)監(jiān)測(cè)提供了一種行之有效的方法。

    (3)利用空中監(jiān)測(cè)和地面監(jiān)測(cè)信息的關(guān)聯(lián)性，分別構(gòu)建了基于遙感圖像與地面信息的SVM水質(zhì)監(jiān)測(cè)信息融合處理模型和狀況識(shí)別評(píng)價(jià)模型，通過(guò)從遙感圖像提取的平均灰度值反演地面水質(zhì)參數(shù)的指標(biāo)值和水質(zhì)類(lèi)別，實(shí)現(xiàn)利用遙感圖像對(duì)地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充，以獲取更多的水質(zhì)信息，從而進(jìn)行更好的水質(zhì)評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞：水質(zhì)監(jiān)測(cè)、水質(zhì)評(píng)價(jià)、信息融合、支持向量機(jī)模型、遙感圖像

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