【摘 要】
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随着我国经济的极速增长和工业化进程的加快,导致相关的污水排放加剧,引起了很多水污染相关的次生灾害如居民健康问题。内陆水体是人们日常生活用水的主要来源,内陆水体的健康与人类生活息息相关。因此,准确并且及时地监测和预测内陆水体水质尤为重要。叶绿素a（Chlorophyll a,Chl-a）和悬浮物（Suspend solid,SS）是典型的光学水质参数,对于水质管理有着重要的指示性作用。无人机高光谱数
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随着我国经济的极速增长和工业化进程的加快,导致相关的污水排放加剧,引起了很多水污染相关的次生灾害如居民健康问题。内陆水体是人们日常生活用水的主要来源,内陆水体的健康与人类生活息息相关。因此,准确并且及时地监测和预测内陆水体水质尤为重要。叶绿素a（Chlorophyll a,Chl-a）和悬浮物（Suspend solid,SS）是典型的光学水质参数,对于水质管理有着重要的指示性作用。无人机高光谱数据以其高光谱分辨率、高空间分辨率以及高信噪比的特点受到各领域研究学者的广泛应用。机器学习模型可以从数据中快速获取信息。但是不同机器学习模型的算法结构存在差异,外在输入数据对于模型的预测结果也存在着较大的影响。本文以北弓水库为研究区,结合九种机器学习模型和无人机高光谱遥感影像,对研究区的水质参数进行定量反演,获得研究区的水质参数浓度空间分布图。本文的主要研究成果如下:（1）描述了无人机高光谱遥感影像以及实测原位光谱数据的处理方法。其中,影像的场地辐射定标是通过构建采样点在无人机高光谱影像中的像元光谱反射率和实测原位光谱反射率数据的线性关系来进行的。（2）使用波段比值方法选择敏感光谱特征向量,结合九种机器学习模型,对机器学习模型的性能进行了总结分析。结果显示,传统的机器学习模型预测精度较差,而集成机器学习模型结果都优于传统机器学习模型,整体表现良好。其中,CBR模型在反演水体水质时的反演精度最高,而XGBR模型的预测精度仅次于CBR模型。（3）利用水质参数叶绿素a和悬浮物,分析机器学习模型在不同水质参数中的表现。CBR模型在叶绿素a和悬浮物实验中的预测精度分别为（R~2=0.96,MAE=0.47,RMSE=0.53mg/m~3）和（R~2=0.94,MAE=1.11,RMSE=1.20mg/L）,CBR模型的精度表现最高,预测误差最小,模型的稳定性最强。（4）基于已训练的CBR模型结合预处理后的无人机高光谱影像,估测叶绿素a和悬浮物的浓度,制作北弓水库水质浓度空间分布图。使用实测水质结果验证,表明CBR模型结合无人机高光谱影像的反演精度准确性高,可以被用于水质监测。
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