【摘 要】
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高效、全面、连续和准确地监测河流及湖库的有机污染能够为水质评价和水体污染防治提供可靠的依据。该文以淮河信阳段干流及其支流潢河、浉河、白露河等水域为研究对象，针对化学需氧量（COD）和氨氮（NH_(3)-N）浓度两个重要的水质指标，基于Landsat8数据和实测水质数据进行相关性分析，构建反演模型得到COD和NH_(3)-N的空间分布情况。结果表明：1）NH_(3)-N浓度与Landsat8影像的蓝
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高效、全面、连续和准确地监测河流及湖库的有机污染能够为水质评价和水体污染防治提供可靠的依据。该文以淮河信阳段干流及其支流潢河、浉河、白露河等水域为研究对象，针对化学需氧量（COD）和氨氮（NH_(3)-N）浓度两个重要的水质指标，基于Landsat8数据和实测水质数据进行相关性分析，构建反演模型得到COD和NH_(3)-N的空间分布情况。结果表明：1）NH_(3)-N浓度与Landsat8影像的蓝波段（Band2）数据相关系数最高，达到0.745；2）COD与Landsat8影像单波段的相关性不太高
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随着摄像测量技术在土木工程结构健康监测领域的应用逐渐增多，摄像测量技术的长期全天候工作性能受到越来越多的关注。为探究摄像测量技术的主要误差源，提出了一种基于盲源分离(Blind Source Separation, BSS)的误差源分析新方法：为了构建多通道信号作为盲源分离模型的输入信号，采用集合经验模态分解法（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD
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